各维度 特征 重要程度 随机森林_随机森林原理介绍与适用情况（综述篇）

一句话介绍

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。

Bagging也叫自举汇聚法(bootstrap aggregating)，是一种在原始数据集上通过有放回抽样重新选出k个新数据集来训练分类器的集成技术。它使用训练出来的分类器的集合来对新样本进行分类，然后用多数投票或者对输出求均值的方法统计所有分类器的分类结果，结果最高的类别即为最终标签。此类算法可以有效降低bias，并能够降低variance。

【自助法】它通过自助法(bootstrap)重采样技术，从训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。也就是说，之前采集到的样本在放回后有可能继续被采集到。

【OOB】在Bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有36.8%的数据没有被采样集采集中。对于这部分没采集到的数据，我们常常称之为袋外数据(Out Of Bag，简称OOB)。这些数据没有参与训练集模型的拟合，因此可以用来检测模型的泛化能力。