随机森林算法是一种集成学习方法。它的原理主要包括以下几个方面:
i、bagging
随机森林使用bagging(带放回 resample)的方法训练多棵决策树。
产生多个相互独立的样本集,建立多棵决策树。
ii、随机化选择特征
对每个节点,随机选择固定数量的特征,区分最佳分割点。
避免了决策树中节点选择最优特征的局限性。
iii、集成效应
多个弱学习器(决策树)的集成,比单一决策树效果更好。
通过采样产生不同的决策树,相互消除偏差。
iv、计算投票
对新样本,所有决策树分别进行预测。
然后综合每棵树的结果进行投票。
v、减少过拟合
随机化特征选择和多棵树集成,可以有效减少决策树的过拟合。
提升模型的鲁棒性。
总的来说,随机森林算法的主要原理包括:
- 使用bagging方法创建多个决策树样本集
- 随机选择固定数量的特征
- 多个弱学习器的集成效果优于单一决策树
- 新样本在每个决策树上投票预测
- 随机化操作可以减少过拟合
其核心在于:
- 通过bagging产生多个训练样本
- 通过随机化特征降低相关性
- 多棵树共同作用提升效果
- 通过投票实现预测
- 随机化操作提升泛化能力