随机森林与CART算法解析

"随机森林及CART的算法.ppt" 随机森林是一种强大的机器学习算法，由Leo Breiman在2001年提出，主要用于分类和回归任务。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测来提高整体性能。随机森林的关键在于其随机性，这包括在构建每棵树时对样本和特征的选择。 首先，随机森林使用自助法（Bootstrap）进行样本重采样，创建多个子样本集，也称为“bootstrap抽样”。在每个子样本集上构建一棵决策树，这个过程被称为“bagging”（Bootstrap Aggregating）。由于样本是有放回抽取的，所以每次生成的子样本集可能包含重复样本，这有助于减少过拟合的风险。 其次，在构建每一棵树时，不是所有特征都会参与节点的分裂。在每个节点，只考虑一部分随机选择的特征，这个数量通常是特征总数的平方根。这种策略增加了决策树之间的多样性，进一步提高了随机森林的泛化能力。 对于分类任务，随机森林的预测结果是由所有决策树的预测结果投票决定的。每棵树对测试样本进行分类，然后计算各类别的票数，票数最多的就是最终预测类别。对于回归任务，随机森林则采用所有树预测值的平均值作为最终预测结果。 随机森林的另一个优点是能够评估特征的重要性。通过观察每棵树中各个特征用于分割的次数，可以计算出特征的重要性分数，这对特征选择非常有用。 在随机森林中，有两个重要的超参数需要调整：一是树节点分裂时考虑的特征数量，二是森林中树的数量。更多的树通常会带来更好的性能，但也会增加计算成本。而节点分裂时考虑的特征数量会影响树的复杂性和多样性。 对比其他集成方法，如AdaBoost，随机森林的训练过程更为简单，因为它不需要像AdaBoost那样动态调整样本权重。AdaBoost会根据前一轮的错误率来调整样本权重，使其更加关注难以分类的样本，从而在下一轮训练中重点学习。 随机森林因其高准确度、低过拟合风险、易用性以及能够处理大量特征和大数据集的特点，在众多领域，包括生物信息学、图像识别、自然语言处理等都得到了广泛应用。同时，它也是许多机器学习库，如Python的scikit-learn中的核心算法之一。