随机森林

        随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于“随机”和“森林”，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。

        特征选择目前比较流行的方法是信息增益、增益率、基尼系数和卡方检验。这里主要介绍基于基尼系数（GINI）的特征选择，因为随机森林采用的CART决策树就是基于基尼系数选择特征的。

        

一：特征重要性

在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下：

1：对于随机森林中的每一颗决策树,使