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一、基本架构
随机森林是Bagging（Bootstrap Aggregating） =“自助采样 + 平均/投票”的一种
有很多决策树，不同决策树训练的数据集不一样，看问题的角度不一样，运行结果不一样，将不同结论综合起来，得到随机森林最终的输出。特点是处理多个特征的样本数据
二、原理
（一）随机森林的随机在于哪里？
体现在数据集样本的随机抽样选择和待选特征的随机抽样选择，使得每一棵树的样本、特
征都是不同的。使得每一棵树的样本、特征都是不同的。
数据集样本的随机抽样选择
从原始的数据集中采取有放回的抽样（BaggingBootstrap Aggregating），构造子数据集，子数据集的数据量是和
原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。
待选特征的随机抽样选择
与数据集的随机选取类似，随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特
征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再在随机选取的特征中选取最优的
特征。
（二）要点
训练数据从总数据中取小n个样本，小d个数据，保证每个训练数据都不一样
对regression问题，通过求均值整合结果
对classification问题，通过求众数整合结果
（三）步骤
（1）先采用放回抽样的方式抽取样本
（2）用不同的样本分别训练不同的决策树
（3）假设有M个特征，选择有一部分数据，特征为m（m<<M）,每一次分裂都是从m中选一个出来；减小m，树之间的相关性降低，增大m，树之间相关性变高。研究之后m取（样本数开根号）
（4）每个决策树会产生一个输出，如果是分类问题，就通过众数决定（投票），如果是回归就取平均
（四）影响模型效果好坏的因素
（1）每个树的特征数，前面提到的m，一般取
（2）决策树的棵树一般默认为100
（3）树深，太深每棵树都会过度学习，会过拟合
（五）评价指标
三、优缺点
优点
1.它可以处理很高维度（特征很多）的数据，并且不用降维，无需做特征选择
2.它可以判断特征的重要程度
3.可以判断出不同特征之间的相互影响
4. 不容易过拟合
5.训练速度比较快，容易做成并行方法
6.实现起来比较简单
7.对于不平衡的数据集来说，它可以平衡误差。
8.如果有很大一部分的特征造失，仍可以维持准确度。
缺点
1.随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合。
2.对于有不同取值的属性的数据，取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在
这种数据上产出的属性权值是不可信的
四、决策树
、
如何选择最优的决策条件？不同的分支选显示的特征不同。
熵ENTROPY:Measures The Uncertainty in a mode
样本一致性低，熵越大，不确定性越高，
决策树的整体流程
决策树的优缺点
优点：直观，好理解
缺点：
1.对于树的最大深度这个预制参数很敏感
深度太大，可能overfit
深度太小，可能underfit
树的深度：
（1）太浅，分类过程没有完全结束，underfit
（2）太深，模型缺乏普适性，过拟合，overfit
2.计算效率不高
决策树有什么缺点才需要随机森林
决策树（特别是深树）在“单兵作战”时有三大**原生缺陷**，随机森林正是逐条对症下药：
1.高方差—— 数据稍微动一下，树就长得面目全非
成因：分裂准则（信息增益/Gini）是 贪婪最大化 ，把训练集每一丝波动都当成“真理”刻进去。
后果：换一批样本或调几个点，树结构、预测结果都可能剧变，稳定性极差。
→ 随机森林用 Bootstrap + 平均/投票 把方差直接砍到 1/B 量级。
2.极易过拟合—— 只要一直分层，总能把叶子纯度刷到 100 %
成因：节点可无限细分，训练误差能压到 0。
后果：训练集 100 %，测试集 70 %，经典“背题库”现场。
→ 随机森林靠 多树集成 + 随机特征子集 引入扰动，让单棵树“背不下来”，集成后反而泛化更好。
3.对噪声、异常值敏感—— 一个脏点就能把整棵树的早期分裂带歪
成因：顶层分裂由全局最优指标决定，脏数据一旦成为“最佳切点”，误差一路向下放大。
后果：一条异常记录可让预测偏差飞出边界。
→ 随机森林的 样本重采样 + 特征随机 让异常点大概率进不了部分子树，即使进入也只影响少数树，最终投票被稀释。
额外副作用
- 线性/加性结构捕捉差、对旋转敏感、无法外推等，随机森林也能顺带缓解（虽非主因）。
总结：
决策树把“偏差压到极低、方差飙到极高”当成默认选项；随机森林用Bootstrap 采样和随机特征子集人为注入扰动，再把多棵高方差树“平均”掉波动，于是方差骤降、过拟合收敛、鲁棒性飙升——这就是“树必须抱团”才堪大用的根本原因。
