点击上方卡片链接就可以进入专栏，专栏右上角有订阅选项，欢迎大家订阅～  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～  目前这篇是试读，后续的文章需要订阅才能查看哦，专栏预计更新30+篇文章（只增不减），具体内容可以看专栏介绍，大家的支持是鬼仔更新的动力！                            本文大纲             一、原理     1. 集成学习             2. 随机森林             二、面试真题     1. 简要介绍下集成学习？             2. 集成学习中bagging和boosting的区别？             3. 随机森林的随机性体现在哪里？             4. 随机森林为什么不能用全样本取训练m棵决策树？             5. 随机森林的优缺点？           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