机器学习-Random Forest算法简介

Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，和生存分析，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。

  Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行分类。

  随机森林算法只需要两个参数：构建的决策树的个数t，在决策树的每个节点进行分裂时需要考虑的输入特征的个数m。

  1. 单棵决策树的构建：

  （1）令N为训练样例的个数，则单棵决策树的输入样例的个数为N个从训练集中有放回的随机抽取N个训练样例。

  （2）令训练样例的输入特征的个数为M，切m远远小于M，则我们在每颗决策树的每个节点上进行分裂时，从M个输入特征里随机选择m个输入特征，然后从这m个输入特征里选择一个最好的进行分裂。m在构建决策树的过程中不会改变。

  （3）每棵树都一直这样分裂下去，直到该节点的所有训练样例都属于同一类。不需要剪枝。

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