【进阶】高级机器学习算法：随机森林与梯度提升树

# 1. 机器学习算法概述**

机器学习算法是计算机程序，它们能够从数据中学习，从而对新数据做出预测或决策。机器学习算法分为两大类：监督学习和无监督学习。

* **监督学习**算法使用标记数据进行训练，其中输入数据与目标输出相关联。训练后，算法可以对新数据做出预测。
* **无监督学习**算法使用未标记数据进行训练，其中输入数据与目标输出没有关联。训练后，算法可以发现数据中的模式和结构。

# 2.1 随机森林的基本原理

### 2.1.1 集成学习与随机森林

集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个基学习器（通常是决策树）来增强模型的性能。随机森林是集成学习的一种特殊类型，它使用决策树作为基学习器，并引入随机性来提高模型的泛化能力。

### 2.1.2 决策树的构建与随机性

随机森林中的决策树是通过以下步骤构建的：

1. **数据采样：**从训练数据中随机抽取一个包含 N 个样本的子集。
2. **特征采样：**从所有特征中随机抽取一个包含 m 个特征的子集。
3. **决策树构建：**使用抽取的样本和特征构建一棵决策树。
4. **重复步骤 1-3：**重复上述步骤，构建多棵决策树。

随机性的引入体现在数据采样和特征采样中。通过随机抽取样本和特征，可以降低决策树之间的相关性，从而提高模型的泛化能力。

# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features="sqrt")

# 拟合训练数据
clf.fit(X_train, y_train)

**代码逻辑分析：**

* `n_estimators` 参数指定随机森林中决策树的数量。
* `max_features` 参数指定在每个决策树节点中考虑的特征数量。
* `fit()` 方法使用训练数据拟合随机森林模型。

**参数说明：**

* `n_estimators`：决策树的数量，默认值为 100。
* `max_features`：每个决策树节点中考虑的特征数量，默认值为 `sqrt(n_features)`。

# 3. 梯度提升树算法

梯度提升树（Gradient Boosting Tree，简称 GBDT）是一种强大的机器学习算法，它通过集成多个决策树来实现预测。与随机森林算法不同，GBDT 采用逐个构建决策树的方式，并利用梯度提升的思想来优化模型性能。

### 3.1 梯度提升树的基本原理

#### 3.1.1 梯度提升与决策树

梯度提升是一种迭代