前言

組合算法也叫集成學習，在金融行業或非圖像識別領域，效果有時甚至比深度學習還要好。能夠理解基本原理并將代碼用于實際的業務案例是本文的目標，本文將詳細介紹如何利用Python實現集成學習中隨機森林這個經典的方法來預測寬帶客戶的流失，主要將分為兩個部分：

• 詳細原理介紹

• Python代碼實戰

集成學習

本文的主角是隨機森林，所以我們將以隨機森林所屬的分支 —— 裝袋法 入手，深入淺出該集成學習方法的原理步驟。裝袋法流程如下

乍一看圖中的步驟可能有些復雜，現在來逐步拆解。裝袋法中的裝袋二字是精髓，顧名思義即將多個模型裝入同一個袋子后，讓這個袋子作為一個新的模型來實現預測需求，僅此而已。換句話說，即把多個模型組合起來形成一個新的大模型，這個大模型最終給出的預測結果是由這多個小模型綜合決定的，決定方式為少數服從多數。

假設有10萬條原

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python应用实战案例-深入浅出Python随机森林预测实战（附源码）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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