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人工智能和机器学习之分类算法：随机森林：使用 Python
实现随机森林
1 随机森林算法概述
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法，由 Leo Breiman 在 2001 年
提出。它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高分类或回归的准确
性。随机森林的“随机”体现在两个方面：数据的随机采样和特征的随机选择。
1.1 数据的随机采样
随机森林中的每棵树都是基于训练数据的子集构建的。这些子集通过有放
回的抽样（自助抽样，Bootstrap Sampling）从原始训练数据中获得，这意味着
每棵树的训练数据可能包含重复的样本，也可能不包含某些样本。这种抽样方
式增加了树之间的多样性，从而提高了模型的泛化能力。
1.2 特征的随机选择
在构建每棵树时，不是使用所有特征，而是从特征集中随机选择一部分特
征。这样，每棵树在分裂节点时考虑的特征不同，进一步增加了树之间的差异
性，避免了过拟合。
1.3 随机森林的预测
对于分类任务，随机森林的预测是基于所有树的多数投票原则。每棵树对
输入样本进行分类，最终的分类结果是所有树分类结果中出现次数最多的类别。
1.4 随机森林的优点
� 高准确性：通过集成多棵树的预测，随机森林能够达到很高的预
测准确性。
� 防止过拟合：随机采样和特征选择增加了模型的多样性，有助于
防止过拟合。
� 易于实现：随机森林的实现相对简单，且不需要对数据进行复杂
的预处理。
� 可解释性：虽然随机森林整体可能不如单个决策树直观，但可以
通过特征重要性等指标来理解模型的决策过程。
2 随机森林在分类任务中的应用
随机森林在分类任务中表现出色，尤其在处理具有大量特征和复杂数据集
时。下面通过一个具体的例子来展示如何使用 Python 的 scikit-learn 库实现随机
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