随机森林实践教程 🌳

随机森林是一种强大的集成机器学习算法，通过构建多个决策树并取其结果的平均值来提高预测精度和防止过拟合。以下是实践指南：

1. 核心概念

• 决策树：单棵分类/回归树（ CART ）
• Bagging：通过有放回抽样生成多棵子树
• 特征随机选择：每棵树在分裂时随机选择部分特征
• 投票机制：分类任务采用多数表决，回归任务采用平均值

2. 实践步骤

1. 数据准备
   使用 鸢尾花数据集 或自定义数据集

   

2. 模型构建

   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
   model.fit(X_train, y_train)
   

3. 参数调优

   • n_estimators：树的数量（建议100-500）
   • max_depth：树的最大深度（控制复杂度）
   • min_samples_split：节点分裂最小样本数

4. 结果评估
   使用混淆矩阵、特征重要性图等工具

   

3. 应用场景

✅ 分类任务：手写数字识别（MNIST）
✅ 回归任务：房价预测
✅ 特征工程：重要性分析（如特征工程教程）
✅ 可视化示例：随机森林结构图

4. 扩展学习

• 决策树原理详解
• XGBoost与LightGBM对比
• 超参数调优实战

📌 提示：实践时可使用Scikit-learn库快速验证模型效果！