随机森林算法（Random Forest）Python实现

目录

前言

一、什么是Random Forest ？

1.1 什么是监督式机器学习？

1.2 什么是回归和分类？ 

1.3 什么是决策树？

1.4 什么是随机森林？

二、Random Forest 的构造过程

2.1 算法实现 

2.2 数据的随机选取

2.3 待选特征的随机选取

2.4 相关概念解释

三、 Random Forest 优缺点

3.1 优点

3.2 缺点

四、Extra-Trees（极端随机树）

五、Random Forest 的Python实现

5.1 数据集

5.2 Random Forest的Python实现

5.3  Decision Tree、Random Forest和Extra-Trees对比

5.4 基于pandas和scikit-learn实现Random Forest

5.5 Random Forest 与其他机器学习分类算法对比

六、 Random Forest 应用方向

参考文章

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前言

       最近在学习一篇论文《Mining Quality Phrases from Massive Text Corpora》，讲的是如何从海量文本语料库中挖掘优质短语，其中用到了随机森林（Random Forest）算法，所以我去学习了一下，我博客之前专门针对决策树（Decision Tree）有过讲解，Random Forest 就是基于Decision Tree 的优化版本，下面我们来一起来讨论一下什么是Random Forest。

一、什么是Random Forest ？

       作为高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统