随机森林（Random Forest）是一种强大的集成学习算法，通过多个决策树的组合实现更高的预测准确性和防止过拟合。以下是核心概念与实现步骤：
📌 基本原理
- 袋外误差（OOB）：利用未参与当前树训练的样本进行验证，自动评估模型泛化能力
- 特征随机选择：每棵树在分裂时随机选择部分特征，增强多样性
- 投票机制：分类任务通过多数投票决定，回归任务通过平均值计算
📋 实现步骤
- 从数据集中有放回地随机采样形成子集（Bootstrap）
- 对每个子集构建决策树（通常使用 CART 算法）
- 随机森林的多样性增强：每棵树分裂时随机选择特征子集
- 集成预测结果（分类：多数投票 | 回归：平均预测值）
📌 优点
✅ 抗过拟合能力：通过平均多个树的预测结果降低方差
✅ 特征重要性评估：自动计算各特征对模型的贡献度
✅ 处理高维数据：可有效应对特征数量多的场景
✅ 并行化训练：各决策树可独立训练，适合大规模数据
📚 扩展阅读
想要深入了解随机森林的数学原理？可以参考随机森林数学详解。此外，Scikit-learn 官方教程也提供了Python实现示例。