随机森林介绍和 python代码算法实现
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2024-02-03
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随机森林介绍和代码实现
简介
随机森林是一种机器学习算法，属于集成学习的一种。它的基本思想是将多个分
类器组合起来，以实现一个预测效果更好的集成分类器。随机森林以决策树为基
本单元，通过集成大量的决策树，就构成了随机森林。
随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。 随机是指随
机选择样本和特征。即每一棵树是从整个训练样本集当中选取固定数量的样本集，
然后选取固定数量的特征集，从而构建随机森林中的每一棵决策树。森林是指模
型中包含了很多棵决策树。从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假
设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N 棵树会有 N 个分类结果。
而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输
出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。
随机森林的优点包括：
可以用于分类和回归任务。
是一种降维手段，用于处理缺失值和异常值。
具有很好的抗噪能力，对缺失值不敏感。
容易理解和实现。
具有较好的可扩展性和可调优性。
需要注意的是，随机森林也有一些缺点，例如在某些情况下可能会过于复杂，导
致过拟合问题。此外，随机森林的性能也取决于参数的选择和调整，因此在使用
时需要注意参数的调整和优化。
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