随机森林python代码手撕

随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并取其平均结果来进行预测。在Python中，我们可以使用sklearn库中的RandomForestClassifier或RandomForestRegressor来实现随机森林。这里是一个简单的例子：

# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=None, random_state=42)

# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = rf_model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(predictions)

这个代码首先加载了鸢尾花数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接着创建了一个随机森林分类器，并设置了100棵树以及无最大深度（让每一棵树都尽可能深）。然后训练模型并在测试集上进行预测。

如果你想手撕随机森林的原理，可以关注以下几个关键点：
1. **决策树**：每个决策树的生成过程，包括特征选择、划分节点等。
2. **集成**：如何通过投票机制（对于分类）或平均值（回归）结合多个决策树的结果。
3. **随机性**：如何引入随机性，比如随机抽取部分样本和特征构建子树。