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之前咱们介绍过决策树，随机森林 (Random Forest) 是将多个决策树 (Decision Tree) 组合在一起造成一个弱小的分类器或回归器，是一种集成学习 (Ensemble Learning) 办法。
随机森林的次要思维是通过随机抉择样本和特色来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测后果来达到更精确的分类或回归后果。具体步骤如下：
随机抉择局部训练样本集；
随机抉择局部特色子集；
构建决策树，对每个节点进行特征选择和决裂；
再进行反复，构建多个决策树；
对每个决策树，依据投票或平均值等办法，取得最初的分类或回归后果。
具体而言，随机森林能够通过引入随机性来升高过拟合的危险，并减少模型的多样性。对于分类问题，随机森林采纳投票机制来抉择最终的类别标签；对于回归问题，随机森林采纳平均值作为最终的输入。
随机森林相较于单个决策树具备以下长处：
准确性高：随机森林通过多个决策树的集成，能够缩小单个决策树的过拟合危险，从而进步整体的准确性。
鲁棒性强：随机森林对于噪声和异样值具备较好的容错能力，因为它的预测后果是基于多个决策树的综合后果。
解决高维数据：随机森林能够解决具备大量特色的数据，而且不须要进行特征选择，因为每个决策树只应用了局部特色。
可解释性强：随机森林能够提供每个特色的重要性度量，用于解释模型的预测后果。
然而，随机森林也有一些限度和注意事项：
训练工夫较长：相比于单个决策树，随机森林的训练工夫可能会更长，因为须要构建多个决策树。
内存耗费较大：随机森林对于大规模数据集和高维特色可能须要较大的内存存储。
随机性导致不可复现性：因为随机性的引入，每次构建的随机森林可能会有所不同，这导致模型的后果不具备齐全的可重复性。
总的来说，随机森林是一个弱小的机器学习办法，它通过构建多个决策树，并依据肯定规定进行集成，以进步模型的准确性和稳定性。
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