集成学习方法——随机森林

之前我们介绍过决策树，随机森林(Random Forest)是将多个决策树(Decision Tree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(Ensemble Learning)方法。

随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测结果来达到更准确的分类或回归结果。具体步骤如下：

随机选择部分训练样本集；

随机选择部分特征子集；

构建决策树，对每个节点进行特征选择和分裂；

再进行重复，构建多个决策树；

对每个决策树，根据投票或平均值等方法，获得最后的分类或回归结果。

具体而言，随机森林可以通过引入随机性来降低过拟合的风险，并增加模型的多样性。对于分类问题，随机森林采用投票机制来选择最终的类别标签；对于回归问题，随机森林采用平均值作为最终的输出。

随机森林相较于单个决策树具有以下优点：

准确性高：随机森林通过多个决策树的集成，可以减少单个决策树的过拟合风险，从而提高整体的准确性。