随机森林_随机森林算法流程图

一、 集成学习：

选择训练多个分类模型，并将各自的预测结果组合起来，可以提高分类问题的预测准确性。分为两类：bagging算法和boosting算法

Bagging算法通过对样本的有放回抽样，产生多个训练子集，并在每一个子集上训练一个分类器，最终的分类结果由多个分类器的分类结果投票而得。Boosting算法通过顺序的给训练集中的数据重新加权创造不同的基学习器。核心思想是重复利用一个基学习器来对数据集进行修饰，在每次学习过程中，通过计算错误率来对坏的、好的数据进行重新加权，再次计算错误率，最后对每一个分类器的结果进行线性加权得到最终预测效果。

图1 bagging算法流程图

图2 boosting算法流程图

随机森林

随机森林是Bagging算法的一种，算法流程如下：

1. 通过有放回的对m个样本进行m次抽样，有些样本会重复出现，而有些样本会抽不到。

2. 对样本的n维特征进行随机选择出k维特征，k=log2（n），然后从这k维特征，根据基尼指数，选择最优属性对二叉树进行训练。

3. 重复训练所有的树，直到该节点的所有训练样本都属于同一类别。

二、 决策树

决策树是基于树结构来进行决策的方法或模型。决策树的关键是如何选择划分属性来对数据进行分类。一般而言，我们希望随着树的划分，决策树的节点所包含的样本尽可能的都属于同一类别，即节点的“纯度”越来越高。

2.1 信息增益

ID3决策树学习算法就是以信息增益来划分的。“信息熵”的值越小，则样本集D的纯度越高。

离散属性有V个可能的取值，若使用属性a对样本进行划分，则会有V个节点，对第v个节点所包含的样本数为，于是属性a对样本即的信息增益为：信息增益越大，意味着属性a划分D所得样本纯度“提升”越高。

2.2 增益率

信息增益会对节点个数较多的属性有偏好，增益率会对节点个数较少的属性有偏好，C4.5决策树算法就是采用增益率来对属性划分的。

2.3 基尼指数