随机森林是Bagging思想的代表
本文从视频中摘录出来?? https://www.bilibili.com/video/BV1BE411Z76D/

Bagging

下图是bagging思想

个体学习器，就是弱学习器。

Bagging的个体学习器可以是SVM,可以是神经网络。

但随机森林特殊在它的个体学习器都是决策树

Skelearn中的Bagging

base_estimator可以指定为神经网络、SVM都可以。当然默认是决策树。

袋外样本是因为通过随机抽取，最终是会有30%的数据没有抽取到的。

分类任务选Classifier，回归任务选Regressor

随机森林

一般推荐袋外选True，这样可以测试会不会出现过拟合的情况（即适合测试样本的模型，但用其他样本测试就不再适合的情况）

随机森林笔记

原文：https://www.cnblogs.com/guoxinyu/p/12653804.html