Bagging采用自助采样法(bootstrap sampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时，样本仍可能被选中， 这样，经过m次随机采样操作，我们得到包含m个样本的采样集。 ...

在Python编程中，有时我们需要在循环中重新生成随机数，以便在每次迭代中使用不同的随机值。本文将介绍如何在Python的循环中高效地重新生成随机数，并提供一些实用的代码示例。 1. 使用random模块重新生成随机数 Python的random模块提供了生成随机数的功能 ...

Random模块是Python中一个非常强大和有用的工具，用于生成随机数、操作随机序列，以及模拟随机性事件。它在模拟、密码学、机器学习、统计学、游戏开发和实验设计等领域都有广泛应用。 随机性在计算机编程和数据科学中扮演着至关重要的角色。Python中的random ...

1 什么是随机森林？ 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。

"IsolationForest指孤立森林，是一种高效的异常检测算法。在所有样本数据中，异常数据具有数量少并且与大多数数据不同的特点 ...