随机森林算法简单实例

随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树成。每个决策树都是独立训练的，然后通过投票或平均的方式来进行预测。下面是一个简单的随机森林算法实例：

假设我们有一个数据集，包含了一些关于患者的特征（如年龄、性别、血压等）以及他们是否患有某种疾病的标签。我们想要使用随机森林算法来预测一个新患者是否会患上这种疾病。

1. 数据准备：首先，我们需要将数据集分为训练集和测试集。训练集用于构建随机森林模型，测试集用于评估模型的性能。

2. 构建决策树：随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是独立训练的。对于每个决策树，我们从训练集中随机选择一部分样本进行训练，这样可以增加模型的多样性。

3. 特征选择：在每个决策树的节点上，我们随机选择一部分特征进行划分。这样可以避免某些特征对整个模型的影响过大。

4. 构建随机森林：通过重复步骤2和步骤3，我们可以构建多个决策树，形成一个随机森林。

5. 预测：当我们有一个新的患者时，我们将其特征输入到每个决策树中，然后根据投票或平均的方式来预测该患者是否会患上疾病。