集成学习方法之随机森林

随机森林是一种集成学习算法，它基于决策树模型，通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行组合，以提高模型的准确性和稳定性。以下是随机森林的详细介绍：

原理

• 随机森林通过从原始训练数据中有放回地随机抽样，生成多个不同的训练子集，然后分别在这些子集上训练决策树。在决策树的生长过程中，对于每个节点，不是考虑所有的特征来选择最优分裂，而是随机选择一部分特征来确定最佳分裂方式。这样可以使得各个决策树之间具有一定的差异性。最后，综合所有决策树的预测结果，通常采用投票法（分类任务）或平均法（回归任务）来得到最终的预测结果。

算法过程

1. 数据采样：从原始训练数据集D中，有放回地随机抽取n个样本，形成一个新的训练子集。这个过程重复m次，得到m个不同的训练子集。
2. 构建决策树：对于每个训练子集，分别构建一棵决策树。在构建决策树的过程中，对于每个节点，随机选择k个特征（通常远小于总特征数），然后从这个特征中选择一个最优的特征进行分裂，以生长决策树。
3. 预测与集成：将测试数据输入到构建好的m棵决策树中，得到m个预测结果。对于分类任务，采用投票法，即选择得票最多的类别作为最终预测结果；对于回归任务，采用平均法，将个预测值的平均值作为最终预测结果。

优点

• 准确性高：综合了多个决策树的预测结果，能够有效降低模型的方差，提高模型的准确性和泛化能力。
• 鲁棒性强：对数据中的噪声和异常值具有较好的容忍度，不易过拟合。
• 能处理高维数据：不需要进行特征选择，自动处理特征之间的交互作用，对高维数据具有较好的处理能力。
• 可解释性较好：决策树本身具有一定的可解释性，随机森林可以通过查看各个决策树的结构和特征重要性来理解模型的决策过程。

缺点

• 计算成本高：构建多个决策树需要较大的计算量和内存空间，训练时间较长。
• 模型复杂度高：模型结构较为复杂，难以进行可视化和理解，尤其是当决策树数量较多时。
• 对噪声数据敏感：虽然对噪声和异常值有一定的容忍度，但如果噪声过多，仍然会影响模型的性能。

随机森林在许多领域都有广泛的应用，如数据分类、回归分析、特征选择等。它是一种强大的机器学习算法，能够处理各种类型的数据，并取得较好的预测效果。

Sklearn API  

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier

参数：
n_estimators	int, default=100
森林中树木的数量。(决策树个数)

criterion	{“gini”, “entropy”}, default=”gini” 决策树属性划分算法选择
	当criterion取值为“gini”时采用 基尼不纯度（Gini impurity）算法构造决策树，
	当criterion取值为 “entropy” 时采用信息增益（ information gain）算法构造决策树.
	
max_depth	int, default=None 树的最大深度。