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前言

大家好，我是鬼仔，今天带来《机器学习高频面试题详解》专栏的第1.10节：随机森林。这是鬼仔第一次开设专栏，每篇文章鬼仔都会用心认真编写，希望能将每个知识点讲透、讲深，帮助同学们系统性地学习和掌握机器学习中的基础知识，希望大家能多多支持鬼仔的专栏～

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一、原理

1. 集成学习

在实际应用中，单个模型可能无法满足要求，因此需要将多个基础模型组合起来，以提高模型的准确性和稳定性，这就是集成学习。集成学习不仅可以提高模型性能，还可以有效地减少过拟合的风险。同时，集成算法也存在一些缺点，由于集成算法需要将多个基础模型的结果组合起来，因此计算成本会比单个模型更高，导致运行时间变长。

集成算法可以分为两类：基于bagging（投票）的集成算法和基于boosting（加权）的集成算法。基于投票的集成算法是将多个基础模型的结果进行投票，以确定最终的结果；基于加权的集成算法是将多个基础模型的结果进行加权，以确定最终的结果。

集成学习的示意图如下：

1）Bagging算法

Bagging算法流程图如下：

在Bagging算法中，基学习器的训练集是通过随机采样得到的，随机采样常使用自助采样法（Bootstrap sampling），即有放回的采样：对于m个样本的训练数据集合，每次随机采集一个样本放入采样集，接着把该样本放回，下次采样时该样本仍有可能被采集到，这样采集m次，最终可以得到m个样本的采样集。以上操作重复N次，可以得到N个不同的采样集。对于这N个采样集，我们可以分别独立训练出N个弱学习器，最后通过集成策略（投票法/平均法）得到一个强学习器。

可以看到，Bagging算法中，基模型之间不存在强依赖关系，一系列基模型可以并行生成。因为采样与投票/平均过程的复杂度很小，所以Bagging算法的复杂度与直接使用基模型的复杂度同阶，算法高效。

2）Boosting算法

Boosting算法流程图如下：

Boosting算法的基本思想是，将多个弱学习器组合成一个强学习器，从而提高学习性能。它的基本原理是，每个弱学习器都会从上一个弱学习器的错误中学习，从而提高学习性能。具体可以分为两种操作：重赋权法和重采样法。

重赋权法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，即在训练过程的每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重。具体步骤如下：首先从训练集用初始权重训练出一个弱的基学习器1，根据基学习器的学习误差率来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本的权重变高，使得这些误差率高的样本在后面的