【机器学习】十大算法之一 “随机森林”

 

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        随机森林算法是近年来发展较快的一种强大且适用范围广的机器学习算法。它在随机选择特征和多个决策树的构建上做了优化，可以有效地解决分类器不确定性过大的问题。 

本文将详细讲解机器学习十大算法之一“随机森林”

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目录

一、简介 

二、发展史

三、算法原理

四、算法公式加讲解

五、算法功能

        随机森林算法具有以下几个重要的实践功能：

        1. 可以处理大规模、高维特征的数据

        2. 可以为特征重要性排序

        3. 可以捕捉非线性关系

        4. 可以处理缺失数据

六、示例代码

运行结果：

七、总结

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一、简介 

        随机森林算法(Random Forest, RF)是由Leo Breiman和Adele Cutler于2001年提出的一种集成学习(Ensemble Learning)算法。它是由多个决策树构成的分类器，通过对每个决策树的投票结果来确定最终的预测结果。

        随机森林算法可以用于分类和回归分析。在分类问题中，每个决策树的输出结果为一个类别标签，通过投票来确定样本所属的类别。在回归问题中，每个决策树的输出结果为一个连续值，取所有决策树输出结果的平均值作为最终结果。

        随机森林算法有很多优点，例如：

1. 可以处理高维度数据；
2. 可以处理不平衡的数据集；
3. 可以处理缺失值；
4. 可以评估特征的重要性；
5. 可以在大型数据集上高效地进行训练和预测。

        因此，随机森林算法被广泛应用于各种领域，包括金融、医学、天文学等。

二、发展史

        随机森林算法是从决策树算法演变而来的。决策树算法最早由Ross Quinlan于1986年提出，目的是通过一系列有序的问题来对样本进行分类或回归。但是，决策树算法容易出现过拟合的情况，导致分类器的预测能力下降。

        为了解决决策树