随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它由多个决策树（Decision Tree）组成，通过集成多个决策树的预测结果来提高模型的泛化能力。本文将介绍随机森林的基本原理、数学基础以及一些相关应用。
基本原理
随机森林通过以下步骤构建：
- 随机选择样本：从原始数据集中随机选择一部分样本。
- 随机选择特征：从所有特征中随机选择一部分特征。
- 构建决策树：使用选择的样本和特征构建决策树。
- 重复步骤 1-3：重复上述步骤，构建多个决策树。
数学基础
随机森林的数学基础主要包括：
- 决策树：决策树是一种基于特征的树形结构，用于分类或回归任务。
- 集成学习：集成学习是将多个模型组合起来，以提高预测性能。
应用
随机森林在以下领域有广泛的应用：
- 机器学习：分类、回归等任务。
- 数据挖掘：特征选择、异常检测等。
扩展阅读
想要了解更多关于随机森林的信息，可以阅读以下文章：
图片展示
随机森林模型结构