简要定义

        随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树（ CART 树），并将它们的预测结果进行综合（如平均或投票），以提高模型的准确性和控制过拟合。随机森林是通过以随机的方式在构建决策树的过程中引入随机性来工作的。

核心价值

• 高预测准确性 ：通过结合多个决策树的预测结果，随机森林通常能够获得比单一决策树更高的预测准确性。
• 对噪声和异常值的鲁棒性 ：由于使用了多棵树的集成，随机森林对数据中的噪声和异常值具有较高的鲁棒性。
• 处理高维数据能力 ：能够有效地处理具有大量特征的数据集，并且可以评估特征的重要性。
• 并行化训练 ：随机森林中的决策树可以并行训练，因此训练速度相对较快。

核心技术

• Bootstrap 抽样 ：从原始数据集中通过有放回地抽样来创建多个不同的训练数据集（称为 Bootstrap 样本），每个样本的大小与原始数据集相同。这样可以增加数据的多样性，使得构建的多棵决策树具有不同的训练数据。
• 特征随机选择 ：在构建决策树的每个节点时，从所有特征中随机选择一个特征子集，然后从这个子集中选择最优特征来进行分裂。这进一步增加了树之间的差异性，有助于提高模型的泛化能力。
• 决策树集成 ：构建多棵决策树，每棵树都在不同的 Bootstrap 样本上进行训练，并且在每个节点的分裂过程中使用不同的特征子集。最终的预测结果通过对所有树的结果进行平均（回归问题）或投票（分类问题）来得到。

关键特征

• 随机性 ：随机森林通过 Bootstrap 抽样和特征随机选择引入了随机性，使得每棵树的构建过程都不同，从而增加了模型的多样性。
• 特征重要性评估 ：可以评估每个特征对模型预测的贡献程度，从而得到特征的重要性排序。这对于特征选择和理解数据具有重要意义。
• 过拟合控制 ：通过构建多棵树并进行集成，随机森林能够有效地减少过拟合的风险。即使某些单个的树过拟合了，由于集成的结果是综合多棵树的预测，整体模型仍然能够保持较好的泛化能力。
• 模型解释性较弱 ：虽然随机森林能够提供特征重要性等信息，但由于其是由多棵决策树组成的复杂模型，整体模型的解释性相对较弱，不如单一决策树那样直观易懂。