1. 什么是随机森林?
随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行回归和分类的任务。同时，它也是一种数据降维手段，用于处理缺失值、异常值以及其他数据探索中的重要步骤，并取得了不错的成效。另外，它还担任了集成学习中的重要方法，在将几个低效模型整合为一个高效模型时大显身手。在随机森林中，我们将生成很多的决策树，并不像在CART模型里一样只生成唯一的树。当在基于某些属性对一个新的对象进行分类判别时，随机森林中的每一棵树都会给出自己的分类选择，并由此进行“投票”，森林整体的输出结果将会是票数最多的分类选项；而在回归问题中，随机森林的输出将会是所有决策树输出的平均值.
2. sklearn随机森林的实现
#Import Library
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
#use RandomForestRegressor for regression problem
#Assumed you have, X (predictor) and Y (target) for training data set and x_test(predictor) of test_dataset
# Create Random Forest object
model= RandomForestClassifier(n_estimators=1000)
# Train the model using the training sets and check score
model.fit(X, y)
#Predict Output
predicted= model.predict(x_test)
3. 随机森林生成过程
- 假设训练集中样本个数为N，通过有放回的重复多次抽样来获得这N个样本，这样的抽样结果将作为我们生成决策树的训练集（行抽样）
- 假设M个输入变量(特征)，每个节点都将随机选择m(m<M)个特定的变量，然后运用这m个变量来确定最佳的分裂点。在决策树的生成过程中，m的值保持不变（列抽样）
- 一直到不能够再分裂为止，每棵决策树都最大可能地进行生长而不进行剪枝；
- 按照步骤1~3建立大量的决策树，这样就构成了随机森林了。
- 通过对所有的决策树结果预测新的数据（在分类时采用多数投票，在回归时采用平均）。
4. 随机森林的优点与缺点
优点
- 正如上文所述，随机森林算法能解决分类与回归两种类型的问题，并在这两个方面都有相当好的估计表现；
- 随机森林对于高维数据集的处理能力令人兴奋，它可以处理成千上万的输入变量，并确定最重要的变量，因此被认为是一个不错的降维方法。此外，该模型能够输出变量的重要性程度，这是一个非常便利的功能。
- 在对缺失数据进行估计时，随机森林是一个十分有效的方法。就算存在大量的数据缺失，随机森林也能较好地保持精确性；
- 当存在分类不平衡的情况时，随机森林能够提供平衡数据集误差的有效方法；
- 模型的上述性能可以被扩展运用到未标记的数据集中，用于引导无监督聚类、数据透视和异常检测；
缺点
- 随机森林在解决回归问题时并没有像它在分类中表现的那么好，这是因为它并不能给出一个连续型的输出。当进行回归时，随机森林不能够作出超越训练集数据范围的预测，这可能导致在对某些还有特定噪声的数据进行建模时出现过度拟合。
- 对于许多统计建模者来说，随机森林给人的感觉像是一个黑盒子——你几乎无法控制模型内部的运行，只能在不同的参数和随机种子之间进行尝试。
【几个注意的点】
- 随机森林有2个参数需要人为控制，一个是森林中树的数量，一般建议取很大。另一个是m的大小，推荐m的值为M的均方根
- 随机森林：之前的两个随机采样（行和列）的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现over-fitting。【单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。】