随机森林算法
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它通过构建多个决策树来完成任务，并通过投票（分类）或取平均值（回归）的方式来得到最终的预测结果。以下是随机森林的基本原理和特点：
- 决策树的集成：随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是一个弱学习器。每棵树都基于随机抽样得到的子样本和随机选择的特征进行训练，因此各个树之间是相互独立的。
- 随机抽样：在构建每棵决策树时，随机森林对训练集进行有放回的随机抽样（bootstrap采样），保证每棵树的训练集略有差异，增加了模型的多样性。
- 随机选择特征：在每个节点上，随机森林只考虑一部分特征来进行分裂，而不是考虑全部特征。这样可以进一步增加模型的多样性，防止过拟合。
- 投票机制：对于分类问题，随机森林中的每棵树都对样本进行分类，最终预测结果由所有树的投票决定；对于回归问题，每棵树都给出一个预测值，最终结果是所有预测值的平均值。
- 高鲁棒性：随机森林对于缺失值和异常值具有较好的鲁棒性，同时也不太容易过拟合。
- 并行化处理：由于各个决策树之间是相互独立的，因此随机森林可以并行化处理，加快模型训练速度。