在機器學習中，隨機森林由許多的決策樹組成，因為這些決策樹的形成採用了隨機的方法，因此也叫做隨機決策樹。隨機森林中的樹之間是沒有關聯的。當測試資料進入隨機森林時，其實就是讓每一顆決策樹進行分類，最後取所有決策樹中分類結果最多的那類為最終的結果。因此隨機森林是乙個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。隨機森林可以既可以處理屬性為離散值的量，比如id3演算法，也可以處理屬性為連續值的量，比如c4.5演算法。另外，隨機森林還可以用來進行無監督學習聚類和異常點檢測。
隨機森林由決策樹組成，決策樹實際上是將空間用超平面進行劃分的一種方法，每次分割的時候，都將當前的空間一分為二，比如說下面的決策樹（其屬性的值都是連續的實數）：
將空間劃分為成的樣子為：
隨機深林的優點：比較適合做多分類問題；訓練和**速度快；對訓練資料的容錯能力，是一種有效地估計缺失資料的一種方法，當資料集中有大比例的資料缺失時仍然可以保持精度不變；能夠有效地處理大的資料集；可以處理沒有刪減的成千上萬的變數；能夠在分類的過程中可以生成乙個泛化誤差的內部無偏估計；能夠檢測到特徵之間的相互影響以及重要性程度；不過出現過度擬合；實現簡單容易並行化。
下面是具體決策樹的生成過程：
其中關於資訊增益這裡就不作具體的介紹，反正資訊增益越大，就說明那個屬性相對來說越重要。流程圖中的identical values 可以理解為是分類值，離散值，就是它本身不具備數值的意義，比如說顏色分為紅，綠，藍等，是人為給它標定的乙個離散值而已。流程圖中的real values可以理解為連續的實數，也就是說屬性本身是具有數值的，比如說物體的長度，這就是乙個real value，在進行這種連續值屬性構造決策數時，需要按照屬性值的範圍進行生成子節點。
當可以生成好決策樹後，就比較容易生成隨機森林了。下面是隨機森林的構造過程：
1. 假如有n個樣本，則有放回的隨機選擇n個樣本(每次隨機選擇乙個樣本，然後返回繼續選擇)。這選擇好了的n個樣本用來訓練乙個決策樹，作為決策樹根節點處的樣本。
2. 當每個樣本有m個屬性時，在決策樹的每個節點需要**時，隨機從這m個屬性中選取出m個屬性，滿足條件m << m。然後從這m個屬性中採用某種策略（比如說資訊增益）來選擇1個屬性作為該節點的**屬性。
3. 決策樹形成過程中每個節點都要按照步驟2來**（很容易理解，如果下一次該節點擊出來的那乙個屬性是剛剛其父節點**時用過的屬性，則該節點已經達到了葉子節點，無須繼續**了）。一直到不能夠再**為止。注意整個決策樹形成過程中沒有進行剪枝。
4. 按照步驟1~3建立大量的決策樹，這樣就構成了隨機森林了。
從上面的步驟可以看出，隨機森林的隨機性體現在每顆數的訓練樣本是隨機的，樹中每個節點的分類屬性也是隨機選擇的。有了這2個隨機的保證，隨機森林就不會產生過擬合的現象了。
隨機森林有2個引數需要人為控制，乙個是森林中樹的數量，一般建議取很大。另乙個是m的大小，推薦m的值為m的均方根。
參考資料:
決策樹模型組合之隨機森林與gbdt
random forest
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一些知識點的初步理解 7 隨機森林,ing.在機器學習中，隨機森林由許多的決策樹組成，因為這些決策樹的形成採用了隨機的方法，因此也叫做隨機決策樹。隨機森林中的樹之間是沒有關聯的。當測試資料進入隨機森林時，其實就是讓每一顆決策樹進行分類，最後取所有決策樹中分類結果最多的那類為最終的結果。因此隨機森林是...
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