随机森林模型的基本原理是用很多不同的决策树来表示朋友的喜好

随机森林模型就是用很多不同的决策树来表示你的朋友对游戏类型的喜好。每个决策树都是随机生成的，也就是说，每次你只问一部分朋友（比如10个），而且每次只问一部分问题（比如3个）。这样，每个决策树都会有不同的结果，比如：

一篇文章教你搞定传说中的“随机森林”

Bagging (Bootstrap Aggregation)——决策树对它们所训练的数据非常敏感，且对训练集的微小更改可以导致明显不同的树结构。随机森林利用了这一点，允许每棵单独的树从数据集中随机抽取样本ios三国单机游戏中文，并进行替换，从而生成不同的树。这个过程被称为bagging。

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那分布呢?让我们用蒙特卡洛模拟可视化结果(我们将对每种游戏类型运行10,000个模拟;例如，我们将模拟10000次游戏1)的100个玩法。尽管期望值是相同的，但结果分布从正的和窄的（蓝色）到二进制（粉红色）大不相同。

模型之间的低相关性是关键。就像低相关性的投资(如股票和债券)如何组合在一起形成一个大于各部分之和的投资组合一样，不相关模型也可以产生比任何单个预测更准确的总体预测。产生这种奇妙效果的原因是，树木可以互相保护，避免各自的错误(只要它们不总是在同一个方向出错)。虽然有些树可能是错的，但是很多其他的树是对的，所以作为一个群体，这些树能够朝着正确的方向移动。因此，随机森林要想表现良好，其先决条件是:

"随机森林"（Random Forest）是一种集成学习方法，也是Bagging的扩展，广泛应用于机器学习领域。它以卓越的性能和广泛的适用性而著称，可用于解决各种问题，包括分类和回归等。随机森林通过组合多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。

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当你有大量数据时，随机森林是一个优秀的人工智能模型。该模型解决了回归和分类问题。随机森林模型在当代预测分析能力中发挥着重要作用。

决策树是一个有效、适应性较广的人工智能模型，那么整个森林会有多强大？随机森林由许多不同的决策树组成。每棵决策树都会提供其结果，该结果与森林中所有其他树的结果相结合。最后，综合研究结果会产生更精确的结论、预测或选择。

随机森林算法是 bagging 方法的扩展，因为它利用 bagging 和特征随机性来创建不相关的决策树森林。特征随机性，也称为特征装袋或“随机子空间方法”，生成特征的随机子集，从而确保决策树之间的低相关性。这是决策树和随机森林之间的关键区别。虽然决策树考虑所有可能的特征分割，但随机森林仅选择这些特征的子集。

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常见的Bagging算法是随机森林，常见的Boosting算法包括AdaBoost、Gradient Boosting等。

Boosting的主要优势在于它能够产生非常强大的集成模型，通常比Bagging的性能更好。但是，它也更容易过拟合训练数据，因此需要谨慎调整参数以防止过拟合。

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下面是我们以BaggingClassifier为元估计器、实例化DecisionTreeClassifier估计器的 bagging 集合，每个估计器就是一个课树。

对分类问题：将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果；对回归问题，计算上述模型的均值作为最后的结果。（所有模型的重要性相同）

每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法，如决策树、感知器等）

从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）

Bagging(（bootstrap aggregating）)即套袋法，在多数情况下，bagging 方法提供了一种非常简单的方式来对单一模型（同一个算法在不同的训练集上训练多个模型）进行改进，而无须修改背后的算法。其算法过程如下：

Boosting（提升）和Bagging（装袋）都是集成学习（Ensemble Learning）中常见的机器学习技术，用于提高模型的性能和泛化能力。它们的主要区别在于如何组合多个弱学习器（也称为基本模型）以生成一个强学习器。

集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，旨在通过组合多个基本模型（也称为弱学习器）的预测来创建一个更强大和鲁棒的模型，以提高预测的性能和泛化能力。集成学习的核心思想是将多个弱学习器的决策进行合理的组合，以获得比单个模型更好的整体性能。

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CART（Classification and Regression Trees）与C4.5非常相似，但不同之处在于它支持数值目标变量（回归），不计算规则集。CART使用每个节点上产生最大信息增益的特征和阈值构建二叉树。

ID3（Iterative Dichotomiser 3）由Ross Quinlan于1986年开发。该算法创建一个多分支树，在每个节点上（以贪婪方式）找到对于分类目标产生最大信息增益的分类特征。树生长到最大尺寸，然后通常会应用修剪步骤以提高树对未见数据的泛化能力。

随机森林"（Random Forest）是由Leo Breiman和Adele Cutler创建的常用机器学习算法，它将多个决策树的输出结合起来以得出单一的结果。其易用性和灵活性推动了它的广泛应用，可以处理分类和回归问题。

现在区块链的技术水平能开发这么牛逼的游戏？打死我都不信！就像打死我也不相信能在大哥大上运营王者荣耀

风险提示：区块链投资具有极大的风险，项目披露可能不完整或有欺骗。请在尝试投资前确定自己承受以上风险的能力。本网站只做项目介绍，项目真假和价值并未做任何审核。

（单个投资人的消耗数量 / 周期总消耗量 ） * （总收益 * 0.7 ）即：在上述例子中，玩家 A 获得了 4200 Laya Token 收益，玩家 B 获得了4200 Laya Token，玩家 C 并没有获得收益，游戏运营基金账户中剩余 70000（B的 20000，C 的 50000）

2、 实际情况为，在该结算周期内，该游戏消耗了 A 的 10000（p1C）以及 B 的 10000 （p2C），玩家 C 的注资并没有产生消耗，所以玩家 C 的消耗数量是 0 （p3C）

某游戏在 1 月 1 日触发了强制变更，分别有 A、B、C 三位用户按照时间先后顺序投资了 10000、30000、50000 的 Laya Token该游戏在 2 月 1 日时，触发收益结算。结算逻辑如下：

在 LAYA.ONE 生态中，由于是 DPOS （超级节点、监督节点）+ POW（普通节点）机制，所有的游戏的代码与资源是在链上存储，在游戏运营中所产生的服务器资源费用，例如：节点网络带宽，服务器算力消耗，在每局游戏开始的时候，都会从游戏运营基金账户中扣除，并且分给相关类型的节点服务器。

在传统游戏世界中，游戏开发者在开发完一款游戏之后，随着游戏半衰期与游戏内容的限制，随着时间的推移，游戏在线人数会逐渐减少。当玩家数量不足一定的阈值之后，游戏开发商会发现收入与运营成本不成正比，会做出停止运营的决定。

如果众筹发起者顺利的完成了游戏，并且成功的接入到 LAYA.ONE 游戏生态，所有参与众筹的角色将平分众筹项目在游戏中产生的收益。

众筹参与者根据发起者提交的阶段性成果进行投票，超过 51%的众筹参与者投出【满意】，即判定为里程碑解锁，反之则是众筹终止。如果里程碑解锁成功，众筹的发起者将会收到里程碑数据中相应的解锁份额。

LAYA.ONE 系统会根据发起者设置的时间节点，自动的在相应的时间点开启【里程碑投票】环节，所有参与众筹的角色都可以进行投票，同时众筹发起者要在这个时间点向参与者展示阶段性的开发成果，物料等。

在填写好项目基本资料和里程碑后，众筹额度会显示在 laya.cbox 的众筹页面上，LAYA.ONE 的任何角色都可以参与，并且投出 Laya Token，投出的 Laya Token会暂时被生态冻结。在众筹额度到达 100%或者众筹时间结束后，众筹发起者可选择开始或终止项目。

任何 LAYA.ONE 生态角色在信任点 100 的情况下，可以在 laya.cbox 中发起众筹，众筹项目必须接入 Laya GCS 中声明的众筹相关接口，用来保证众筹参与者的利益。众筹流程分为以下几个阶段：

LAYA.ONE 生态认为，一个自治自驱的游戏生态，永远不能缺少独立游戏开发群体，他们是真正能够将创意实现的群体。LAYA.ONE 生态愿意为这些群体提供支持，这也是 Laya Engine 一直保持开源、开放的精神，并会永远拥抱独立、开源。于是 Laya Foundation 决定在 LAYA.ONE 的生态里，为独立游戏开发群体做出一点贡献，于是有了众筹系统。

在传统的游戏世界中，有一小部分人，他们有着出色的开发能力及游戏情怀，但是没有游戏公司或者游戏发行商提供的薪资，必须独立负担开发过程中的所有花费。相对的，开发者可以决定游戏的走向，做自己想做的游戏，不必担负盈利KPI 与来自资本方的压力，也恰是如此，他们往往可以推出崭新观点的作品。游戏行业如同电影行业，大型游戏的开发需要资金雄厚的发行商赞助，因此发行商对游戏有很大的决定权。大部分发行商不愿意尝试创新，希望制作风险低，受大众欢迎的游戏。只要开发出一款成功的作品，接下来就会延续这品牌继续推出资料片，扩展包等。多数开发者不是通才，能一个人开发出美术，游戏性兼优的作品。如果不是志同道合的伙伴一起无薪工作，就必须付出成本来找人完成自己不擅长的部分。

LAYA.ONE 是一个自驱自治的游戏生态，对于这个生态有正面且积极贡献的机构或者个体将得到 Token 激励，包括但不限于：代码贡献、BUG 提交、建设性意见等等。

游戏的开发商在生态早期阶段，率先接入 LAYA.ONE 生态将会获得 Token激励。同时，在生态早期阶段或公共激励池 Token 数量 > 0 的情况下，根据游戏开发商提供的内容品质、日活数量、订阅数量，定期给与 Token 激励。

LAYA.ONE 生态将会定期发起投票活动，获得票数最多的活动将会开启。例如游戏策划大赛。获得票数最多的用户将会给与 Token 激励。

当公共激励池中存在余额时，会按照行为的划分给与用户 Token 奖励。例如：连续 7 日登陆三国排兵布阵策略网页游戏，社区内容贡献，游戏高品质评价，优秀玩家等。这个细则会在 laya.chain 公链上线前公布在官网。

这其中，一小部分激励的决策权无法用系统来量化衡量的，将由 Laya Foundation（LAYA.ONE 基金会）进行决策与评估，例如：社区贡献激励。

LAYA.ONE 会设立一系列的激励逻辑，部分的激励逻辑将自动运行并开源，同时 LAYA.ONE 会公布激励池地址。理论上，激励池的消耗速度会大于增长速度，所以公共激励池针对的是 LAYA.ONE 冷启动阶段的生态角色，以下为激励细则。

无论作为项目个体或者生态，都毫无例外的会经历冷启动阶段，LAYA.ONE也不例外。LAYA.ONE 的理想是建立一个公正，透明，具有自驱自治的游戏生态。为此，LAYA.ONE 系统中会有一个公共激励池，用来激励为整个生态带来正面积极影响的机构或个体。

Laya Token 将分为两个阶段存在，即 laya.chain 上线前阶段和 laya.chain上线后阶段。在 laya.chain 主链上线前，Laya Token 将以 ERC20 Token 发布在ETH 主链上。在 laya.chain 主链上线后，LAYA.ONE 生态将根据 Laya Token 的Token Holders 来完成 ERC20 到 laya.chain 主网的映射。

独立游戏制作人，由于前期缺少经费，可以在 laya.cbox 上发起游戏开发众筹，设定里程碑定义（适合的解锁条件以及比例），所有的 Token Holders 都可以参与众筹。众筹的款项将暂时被冻结。随着研发里程碑的进程，投票在每次里程碑的时间节点到达时间，会自动发起投票，所有的众筹参与者都可以给该开发者投票，如果开发的游戏不符合预期，参与众筹的 Token Holders 将被退回，如果开发者的游戏符合预期，开发者将得到解锁份额。

当玩家们在游戏中获得了虚拟资产，通过 laya.cbox 交易后，作为游戏开发商，将会得到交易额（研发商自行设定）一定比例的手续费（LAYA.ONE 生态为了防止虚假交易，会设定一定的摩擦费用，摩擦费用将被填充到公共激励池）。玩家们将虚拟资产通过交易，换成了 Token，同时可以使用 Token 购买其他游戏商的游戏与服务。

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