一，引言 尽管线性回归包含了一些强大的方法，但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本数据。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系比较复杂时，构建全局线性模型就会非常困难。并且，在实际生活中很多问题都是非线性的，很难通过全局线性模型来拟合所有数据。 解决上述非线性数据的拟合问题的一个可行的方法是，将数据集切分成很多份容易建模的数据，然后再利用线性回归方法...
class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_featur...