随机森林 算法示意图

随机森林算法是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并取它们的平均预测结果来提高模型的稳定性和准确性。以下是随机森林算法的一个简单示意图解释：

1. **步骤一：创建决策树** - 对于每个决策树，从原始数据集中随机抽取一部分样本（通常是抽样策略，如自助采样或有放回抽样），构建一颗独立的决策树。

2. **步骤二：特征随机选择** - 在每次节点分裂时，只考虑从所有特征中随机选取的一部分作为候选特征，这样可以减少特征之间的相关性影响。

3. **步骤三：训练决策树** - 每棵树都在其子集上生长到某个停止条件（例如达到最大深度或叶节点包含的样本数），形成一棵独立的决策树。

4. **步骤四：集合预测** - 当所有的决策树都生成完成后，对新样本进行预测时，每棵树给出一个分类结果，随机森林则通常采取多数投票的方式确定最终分类。

5. **步骤五：综合结果** - 结果通常是基于所有树的投票或加权平均，其中弱分类器的集成提高了整体性能。