机器学习——随机森林（Random Forest）

目录

1 什么是随机森林？

2 随机森林的特点

3 随机森林的相关基础知识

4 随机森林的生成

5 随机森林的随机性体现：

6 袋外错误率（oob error）

7 随机森林的Python实现

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1 什么是随机森林？

　　随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。“随机”的含义我们会在下边部分讲到。

　　其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。

2 随机森林的特点

　　我们前边提到，随机森林是一种很灵活实用的方法，它有如下几个特点：

• 在当前所有算法中，具有极好的准确率/It is unexcelled in accuracy among current algorithms；
• 能够有效地运行在大数据集上/It runs efficiently on large data bases；
• 能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维/It can handle thousands of input variables without variable deletion；
• 能够评估各个特征在分类问题上的重要性/It gives estimates of what variables are important in the classification；
• 在生成过程中，能够获取到内部生成误差的一种无偏估计/It generates an internal unbiased estimate of the generalization error as the forest building progresses；
• 对于缺省值问题也能够获得很好得结果/It has an effective method for estimating missing data and maintains accuracy when a large proportion of the data are missing

　　实际上，随机森林的特点不只有这六点，它就相当于机器学习领域的Leatherman（多面手），你几乎可以把任何东西扔进去，它基本上都是可供使用的。在估计推断映射方面特别好用，以致都不需要像SVM那样做很多参数的调试。

3 随机森林的相关基础知识

　　随机森林看起来是很好理解，但是要完全搞明白它的工作原理，需要很多机器学习方面相关的基础知识。

　　1）信息、熵以及信息增益的概念