随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析

1. 引言

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程：团队中的每个成员（决策树）都独立发表意见，最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的稳定性和鲁棒性。

随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产生的过拟合问题，同时提高模型的泛化能力。

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2. 算法原理

2.1 基本概念

随机森林的核心思想包含两个“随机”：

1. Bootstrap抽样：随机选择训练样本。
2. 随机特征选择：在节点分裂时随机选择特征子集。

这两个随机性使得每棵决策树都各不相同，从而让整个森林具有更强的多样性。

2.1.1 Bootstrap抽样

Bootstrap抽样是一种有放回的随机抽样方法。假设我们的训练集有