21、随机森林分类器：原理、构建与应用

随机森林分类器：原理、构建与应用

在机器学习领域，分类问题是一个重要的研究方向。随机森林（Random Forest，RF）作为一种强大的分类算法，在解决分类和回归问题上表现出色。本文将深入探讨随机森林的原理、构建过程、数据集采样方法以及其在分类和回归中的应用。

1. 监督学习与决策树

机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习又可进一步分为分类和回归问题。决策树是监督学习中常用的算法，它是一种树状结构，用于解决分类和回归问题。决策树通过熵（衡量数据集中的随机性或不可预测性）和信息增益（衡量数据集分割后熵的减少）来构建。

决策树在构建时仅使用相关特征，为了提高准确性，树可能会构建得很深，以学习高度不规则的模式，但这容易导致过拟合问题（即低偏差和高方差）。随机森林就是为了解决决策树的过拟合问题而提出的。

2. 随机森林分类器概述

随机森林是一种由多个决策树组成的分类算法。每个决策树都会对类别进行预测，最终通过多数投票的方式选择随机森林模型的预测类别。随机森林属于集成分类器，由贝尔实验室的Tin Kam Ho于1995年首次提出。

随机森林在训练阶段通过构建多个决策树来工作。其主要优点是由于使用了多个树，训练量相对较少，并且在处理大量数据时系统的准确性很高。随机森林基于装袋（Bagging）概念，与决策树的区别在于，随机森林在寻找根节点和分割特征节点的过程是随机的，规则通过信息增益和基尼指数形成。

2.1 重要术语解释

• 熵（Entropy） ：衡量数据集中的随机性或不可预测性。