随机森林（Random Forest）教程 🌳

随机森林是一种强大的集成学习算法，通过结合多个决策树的预测结果来提高模型的泛化能力。以下是核心知识点：

📘 基本原理

1. Bagging技术
   通过有放回抽样生成多个子数据集，每个子集训练一个决策树
2. 特征随机选择
   每个节点随机选择部分特征进行分割（如sqrt(n_features)）
3. 投票机制
   分类任务采用多数投票，回归任务使用平均值

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📊 优点总结

• 抗过拟合能力优于单一决策树
• 可处理高维数据（如Image_Classification）
• 提供特征重要性评估（Feature_Importance）
• 对缺失值和异常值鲁棒性强

🧪 实战案例

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 训练模型示例
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

📌 本教程配套代码可在 /Courses/Code/ML/Random_Forest 查看

📈 可视化示例

📚 扩展阅读

• 机器学习基础概念
• 决策树详解
• XGBoost进阶