我不明白＆＃34;较小的max_feature减少随机森林中过度拟合的部分＆＃34; ？ 此外，随机森林中的装袋是什么意思？
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我会尽力向你解释。您似乎对机器学习算法不熟悉。我相信你知道过度拟合是什么！那么让我解释为什么随机森林很容易发生这种情况。复制此用户回答：https://cs.stackexchange.com/users/30903/kyle-hale，
曾经有一个名叫梅尔的女孩。梅尔每天都和另一个朋友一起玩，每天她都会玩这个晴天，美好的一天。
梅尔和一起玩 周一乔丹， 莉莉周二， 星期三，咪咪，周四的橄榄球......然后
周五梅尔和布莱纳一起比赛，下雨了。这是一场可怕的雷雨！更多天，更多朋友！
梅尔周六跟Kwan一起打球，周日格雷森，
Asa周一......然后
周二，梅尔和布鲁克一起比赛，再次下雨，比以前更糟糕！现在梅尔的妈妈为梅尔决定了她应该和谁一起玩的时间表，所以那天晚上她开始告诉梅尔所有关于她排队的新时间表。 “周三的路易斯，周四的瑞恩，周五的杰米尼，周六的比安卡 - ”
梅尔皱起眉头。 梅尔的妈妈问道，“怎么了，梅尔，你不喜欢比安卡吗？” 梅尔回答说：“哦，当然，她很棒，但每次我和一个名字以B开头的朋友一起玩，都会下雨！”梅尔的回答有什么问题？
嗯，星期六可能不会下雨。
嗯，我不知道，我的意思是，Brianna来了，下雨了，Brooke来了，下雨了......
是的，我知道，但下雨并不取决于你的朋友。
这正是随机森林所发生的情况。当您添加太多由“max_feature”变量表示的功能时，您将非常努力地找到它们不存在的模式，并最终与您过度拟合的现有数据过于精确。当您使用决策树（随机森林）时，您将始终获得最佳匹配，因为您将树分解为分支，并且每个分支将逐字地接受每个特征和每种可能性（如果这是有意义的）。
什么是随机森林中的套袋？您必须首先了解随机森林如何遍历树（它会生成许多树并采用某种平均值）并决定要考虑哪些特征，因此这需要您完全理解它是如何工作的。你可能应该是YouTube。