机器学习核心随机森林模型

引入

在回顾先前所学的两种算法时，可以发现Bagging算法通过bootstrapping方法获取差异化的数据集，将这些数据输入到基础算法中，从而生成多个模型g，最终通过对这些模型的结果进行平均处理，得到综合的预测结果G；而在决策树算法中，则是采用递归方式构建子树，最终形成一棵完整的决策树。
这两种算法各自具备独特的特性，其中决策树对数据的变化较为敏感，其算法方差较大；而Bagging则通过投票与平均的方式有效降低了模型的方差。若将这两种方法融合应用，便形成了本文即将介绍的随机森林方法，即random forest。

1. 随机森林算法

随机森林算法中所指的“随机”特性，源于Bagging方法中通过bootstrapping技术获取的多样化数据集，这种数据差异性体现了算法的随机特征。随后，这些数据被输入至CART算法进行训练，生成单棵决策树，最终通过对所有生成树的结果进行综合平均，从而得出最终预测结果。

并行计算的可能性： 随机森林算法在Bagging阶段具备良好的并行计算潜力，可以将不同的计算任务分配至多台计算机上执行。每台设备能够独立完成一棵树的学习过程，且各棵树之间不存在相