从决策树到随机森林理论篇从人话到鬼话:看不懂来找我麻烦

发布网友发布时间：2024-10-15 06:03

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热心网友时间：2024-10-22 16:46

决策树到随机森林的转变，就像从简单的人类决策到集体智慧的飞跃。从监督学习的视角出发，随机森林并非一个单一决策树，而是由众多决策树的集合，它们各自基于部分数据构建，从而降低过拟合风险。

理解随机森林的关键在于其背后的三个核心概念：子集选择、Bootstraping方法和投票机制。首先，每个决策树只使用特征的随机子集进行训练，降低了模型间的相关性。Bootstraping通过在不同样本集上构建树，虽然每棵树可能对特定数据具有高方差，但整体森林的方差降低，偏差得以控制。投票机制在预测时综合所有树的结果，增强模型的稳定性。

随机森林的应用广泛，不仅适用于分类问题，还可以处理连续型目标变量。其性能受到特征选择和子数据集相关性的影响：相关性越高，错误率可能增大，而减少特征个数或选择恰当的子数据集，可以改善分类能力。随机森林通过bagging策略，降低了模型复杂度，有效应对过拟合问题。

总结来说，随机森林是通过集成多个决策树的预测，通过随机特征选取和Bootstraping方法，实现了模型的稳定性和泛化能力，是决策树过拟合问题的有效解决方案。