【ML算法】随机森林算法的总结（三）
文章主要从以下几个方面进行介绍随机森林算法：
决策树算法。
集成学习思想。
随机森林算法的形成
一、决策树算法
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【ML算法】随机森林算法的总结（一）
二、集成学习思想
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【ML算法】随机森林算法的总结（二）
三、随机森林算法的形成
随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。我们先看看这两种方法的特点和区别。
Bagging（套袋法）
bagging的算法过程如下：
从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）
对于k个训练集，我们训练k个模型（这k个模型可以根据具体问题而定，比如决策树，knn等）
对于分类问题：由投票表决产生分类结果；对于回归问题：由k个模型预测结果的均值作为最后预测结果。（所有模型的重要性相同）
Boosting（提升法）
boosting的算法过程如下：
对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。
进行迭代的过程中，每一步迭代都是一个弱分类器。我们需要用某种策略将其组合，作为最终模型。（例如AdaBoost给每个弱分类器一个权值，将其线性组合最为最终分类器。误差越小的弱分类器，权值越大）
Bagging，Boosting的主要区别
1）样本选择上：Bagging采用的是Bootstrap随机有放回抽样；而Boosting每一轮的训练集是不变的，改变的只是每一个样本的权重。
2）样本权重：Bagging使用的是均匀取样，每个样本权重相等；Boosting根据错误率调整样本权重，错误率越大的样本权重越大。
3）预测函数：Bagging所有的预测函数的权重相等；Boosting中误差越小的预测函数其权重越大。
4）并行计算：Bagging各个预测函数可以并行生成；Boosting各个预测函数必须按顺序迭代生成。
将决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法：
1）Bagging + 决策树 = 随机森林
2）AdaBoost + 决策树 = 提升树
3）Gradient Boosting + 决策树 = GBDT
Bagging + 决策树 = 随机森林
简单来说，随机森林就是Bagging+决策树的组合（此处一般使用CART树）。即由很多独立的决策树组成的一个森林，因为每棵树之间相互独立，故而在最终模型组合时，每棵树的权重相等，即通过投票的方式决定最终的分类结果。
随机森林算法主要过程：
1）样本集的选择。
假设原始样本集总共有N个样例，则每轮从原始样本集中通过Bootstraping（有放回抽样）的方式抽取N个样例，得到一个大小为N的训练集。在原始样本集的抽取过程中，可能有被重复抽取的样例，也可能有一次都没有被抽到的样例。
共进行k轮的抽取，则每轮抽取的训练集分别为T1,T2,…,Tk。
2）决策树的生成
假如特征空间共有D个特征，则在每一轮生成决策树的过程中，从D个特征中随机选择其中的d个特征（d
3）模型的组合
由于生成的k个决策树之间是相互独立的，每个决策树的重要性是相等的，因而在将它们进行组合时，无需考虑他们的权值，或者可以认为他们具有相同的权值。
对于分类问题，最终的分类结果使用所有的决策树投票来确定最终分类结果；对于回归问题，使用所有决策时输出的均值来作为最终的输出结果。
4）模型的验证
模型的验证需要验证集，而在此我们无需专门额外的获取验证集，只需要从原始样本集中选择没有被使用过的样例即可。
在从原始样本中选择训练集时，存在部分样例一次都没有被选中过，在进行特征选择时，也可能存在部分特征未被使用的情况，我们只需将这些未被使用的数据拿来验证最终的模型即可。
总结
随机森林主要有几个方面的特性：
1）有两个随机抽取过程：分别为从原始样本集中随机抽取训练集，和决策树的特征选择上随机抽取部分特征生成决策树。
2）各决策树之间的相互独立性。因为相互独立，故而在决策树的生成过程可以并行进行，大大提高了算法的时间效率。
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