32、随机森林与主成分分析：原理、应用与实践

随机森林与主成分分析：原理、应用与实践

1. 随机森林概述

随机森林是一种强大的集成学习方法，它基于多个决策树的组合来进行预测。其核心思想是通过组合多个过拟合的估计器，减少过拟合的影响，从而提高整体的预测性能。

1.1 集成估计器与Bagging

Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成方法，它利用多个并行的估计器，每个估计器都对数据进行过拟合，然后通过平均这些估计器的结果来得到更好的分类。随机森林就是由多个随机决策树组成的集成。

以下是使用Scikit - Learn的 BaggingClassifier 手动实现Bagging分类的示例代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
tree = DecisionTreeClassifier()
bag = BaggingClassifier(tree, n_estimators=100, max_samples=0.8, random_state=1)
bag.fit(X, y)
visualize_classifier(bag, X, y)

在这个例子中，每个估计器使用80%的训练点的随机子集进行拟合，实现了数据的随机化。

1.2 Scikit - Learn中的随机森林分类器

Scikit - Learn中的 Ran