随机森林算法的流程思维导图

随机森林算法是一种基于决策树的集成学习方法，其流程可以概括为以下几个步骤：

1. 从样本集中通过有放回抽样的方式（即bootstrap采样）随机抽取n个样本作为训练集。
2. 对训练集中的每个样本，随机选择k个特征作为候选特征。
3. 对候选特征，利用某种准则（如信息增益、基尼指数等）选择最优特征作为该节点的分裂特征，将该节点分裂成两个子节点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到预设的停止条件（如节点深度、叶子节点数等）。
5. 重复步骤1-4，构建多个决策树模型。
6. 对于新的测试样本，将其输入到每个决策树模型中进行分类或回归，并将每个模型的预测结果进行综合（如取平均值），得到最终的预测结果。

以下是随机森林算法流程思维导图：