随机森林算法的基础理论

随机森林是一种集成学＊＊＊树组成，每个决策树都是一个分类器。随机森林的基础理论如下：

1. 随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是一个分类器。

2. 随机森林的训练过程中，每棵决策树都是基于随机抽样的训练集进行训练的。

3. 在每棵决策树的训练过程中，每个节点的分裂属性是从随机选择的一部分属性中选取的。

4. 随机森林的分类结果是由所有决策树的分类结果投票得出的。

5. 随机森林可以处理离散型变量和连续型变量。

6. 随机森林具有很好的抗噪能力，在缺失值比较多或者噪音比较大的数据集任然能有良好表现。

7. 随机森林可以处理高维度的数据，并且不用做特征选择。

8. 随机森林的训练速度比较快，容易做成并行方法。

9. 随机森林可以平衡误差，对于不平衡的数据集来说，它可以平衡误差。