我的代码如下：

# Create Decision Tree classifer objectclf = DecisionTreeClassifier()# Train Decision Tree Classiferclf = clf.fit(X_train,y_train)# Using random forest to make sure my model doesn't overfitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierclf = RandomForestClassifier(n_estimators = 20) #n_esitmators value can be changed according to needclf = clf.fit(ft,pima['brand'])

我想知道上述代码中应用随机森林分类器的最佳解释。为什么在这个时候使用这个随机森林分类器？

回答：

天哪！你的问题到底是什么？这里的最终目标是什么？基本上，随机森林算法是由决策树组成的集合。一个单独的决策树对数据变化非常敏感。它很容易过拟合到数据中的噪声。只有一个树的随机森林也会过拟合数据，因为它与单个决策树相同。

当我们向随机森林中添加树时，过拟合的倾向应该会减少（感谢bagging和随机特征选择）。然而，泛化误差不会降为零。随着添加更多树，泛化误差的方差会趋近于零，但偏差不会！

运行下面的示例：