分类算法：随机森林算法原理与应用

分类算法：随机森林算法原理与应用

随机森林简介

1. 随机森林的基本概念

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。随机森林中的每棵树都是独立训练的，且在训练过程中，随机选择样本和特征，这使得模型具有很高的多样性和鲁棒性。

1.1 核心思想

随机森林的核心思想在于“随机”和“集成”。随机性体现在两个方面：一是数据的随机采样，即从原始数据集中通过有放回的抽样方式生成多个子数据集，用于训练不同的决策树；二是特征的随机选择，在构建每棵树时，每个节点的分裂过程只考虑一部分随机选择的特征，而不是所有特征。

1.2 集成学习

集成学习通过组合多个弱学习器的预测结果来构建一个强学习器。在随机森林中，弱学习器就是单独的决策树。通过多数投票（分类任务）或平均预测（回归任务）的方式，随机