2024年4月3日发(作者：)
通俗解释随机森林算法
1 随机森林算法
随机森林算法（Random Forest）是一种用于许多机器学习任务的
常用算法，它最初由Leo Breiman在2001年提出。它是在分类和回归
任务上取得广泛成功的一种机器学习方法，并且是比较简单的一个算
法。
随机森林算法是一种基于"决策树"的集成学习方法，它可以决定
分类或回归问题中的输出结果。与决策树不同的是，随机森林算法使
用的不是一棵树，而是构建一个大型（大量）数量的森林。每一棵树
使用一个随机变量集合分割节点，最后进行结果分类。
随机森林算法在解决分类或回归问题时使用了一些特征来构造森
林，每棵树使用一组随机选择的特征子集。这里随机性起到关键作用，
因为每棵树都拥有唯一的特征子集，但是特征子集的重大特点不会随
着时间的推移而变化，这使得树之间的差异性得到了更好的体现。当
最终构建的森林被提供给分类器时，每一棵树都会对输入数据进行预
测，最后将所有树的预测结果进行投票，将最终结果归类到多数投票
之内。
随机森林算法有许多优点，其中最主要的优点是它能够处理大量
的输入变量，并且通过低方差，高方差
和高精度来最大化模型的准确性。此外，随机森林算法的另一个
优点是不易受到某些特征的强烈影响，就像系统学习方法一样，它不
会导致过拟正或者过拟合，说明它的泛化能力很强。
总之，随机森林算法是一种用于处理多变量分类和回归问题的有
效算法，它不仅简洁而且有效，尤其是在处理大量数据时，它能够很
好地捕捉出现在数据中的各种趋势和模式。
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