随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的泛化能力。以下将介绍随机森林的基本原理和关键组成部分。
基本原理
随机森林通过以下步骤构建多个决策树:
- 数据抽样:从原始数据集中随机抽取一定数量的样本,形成多个数据子集。
- 特征选择:从原始特征集中随机选择一定数量的特征,形成多个特征子集。
- 构建决策树:在每个数据子集和特征子集上构建决策树。
- 综合预测:将所有决策树的预测结果进行投票或取平均值,得到最终的预测结果。
关键组成部分
- 决策树:随机森林中的每个决策树都是通过递归地将数据集划分为多个子集,并根据某些规则(如信息增益、基尼不纯度等)进行分割。
- 特征选择:随机选择特征可以减少模型的过拟合,提高模型的泛化能力。
- 数据抽样:通过随机抽样数据可以增加模型的鲁棒性,使其对数据集的微小变化不敏感。
图像示例
随机森林
扩展阅读
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