在机器学习（Machine Learning Algorithm）中，随机森林（Random Forest）是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 这个术语是1995年由贝尔实验室的何天琴所提出的随机决策森林而来的。然后Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。随机森林还可以用于其他特殊领域：数据结构（Data structure），数据优化（Data optimization），算法选择（Optimization algorithm）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎咨询！
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随机森林是一种灵活、易于使用的机器学习算法，即使不需要超参数调整，在大多数情况下也会产生一个最佳结果。它也是最常用的算法之一，因为它的简单性和多样性(它可以用于分类和回归任务)。下面我们来具体了解一下随机森林算法。
随机森林算法（Random Forest）的工作原理
随机森林是一种有监督的学习算法。它构建的“森林”是决策树的集合，通常使用“bagging”方法进行训练。套袋方法的一般思想是，学习模型的组合增加了整体结果。
随机森林算法（Random Forest）的优点
随机森林的一大优点是它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，这是目前大多数机器学习系统的组成部分。因为分类有时被认为是机器学习的基石。
随机森林算法的另一个优点是，它很容易测量每个特征在预测中的相对重要性。在决策树中，每个内部节点代表一个属性的“测试” (例如掷硬币是正面还是反面)，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类标签(计算所有属性后做出的决策)。没有子节点的节点称为叶节点。通过查看特性的重要性，我们可以决定放弃哪些特性，因为它们对预测过程的贡献不够 (或者有时根本没有贡献)。这一点很重要，因为机器学习的一般规则是，你拥有的特征越多，你的模型就越有可能过度拟合，反之亦然。
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