Python随机森林模型

随机森林模型是一种经典的Bagging模型，它由多个决策树模型组成。在随机森林中，分类模型被称为随机森林分类模型（RandomForestClassifier），回归模型被称为随机森林回归模型（RandomForestRegressor）。

随机森林分类模型使用随机森林中的分类决策树模型作为基模型。对于训练数据集X和目标变量y，可以使用RandomForestClassifier进行训练和预测。训练过程中，随机森林模型会从原始数据集中随机抽样构成n个不同的样本数据集，并根据这些数据集构建n个不同的分类决策树模型。预测过程中，随机森林模型会基于这些决策树模型的投票来确定最终结果。

随机森林回归模型使用随机森林中的回归决策树模型作为基模型。对于训练数据集X和目标变量y，可以使用RandomForestRegressor进行训练和预测。训练过程中，随机森林模型也会随机抽样构成n个不同的样本数据集，并构建n个不同的回归决策树模型。预测过程中，随机森林模型会基于这些决策树模型的平均值来确定最终结果。

在建立每棵树的时候，随机森林模型会遵循两个基本原则来保证模型的泛化能力：数据随机和特征随机。数据随机是指随机地从所有数据中有放回地抽取数据作为决策树的训练数据。特征随机是指随机地从所有特征中选取一部分特征用于构建决策树。