为什么叫随机森林

为什么叫随机森林

随机森林是一种机器学习算法，用于分类、回归和其他任务。其名称“随机森林”（Random Forest）是由两个部分组合而成：随机和森林。

随机，指的是在树的建立过程中引入随机元素。在建立每棵树时，从原始数据集中随机抽取样本和特征，通过这种随机性输入的差异，可以产生具有差异性的树，并且可以有效地减小过拟合风险。

森林，指的是随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法。每个决策树的结果都是一个分类、回归或者其他预测输出，而随机森林的结果则是基于所有树的结果的平均值或多数投票结果。

因此，名称“随机森林”（Random Forest）代表了这个算法的两个关键特点：随机性和集成学习。其随机性的特点使得随机森林算法能够有效处理高维数据和非线性关系，而集成学习的特点能够提高算法的稳定性和预测准确度，从而被广泛应用于数据挖掘、模式识别和其他领域。

1. 叫随机森林是因为它是由多个决策树组成的，每个决策树都是基于随机选取的数据集和特征集构建的。
2. 随机森林的随机性体现在两个方面，一是在数据集的随机选取上，每个决策树的数据集都是从原始数据集中随机抽取的；二是在特征集的随机选取上，每个决策树的特征集也是从原始特征集中随机选取的。
3. 随机森林的这种随机性可以有效地避免过拟合，提高模型的泛化能力，因此被广泛应用于分类、回归等机器学习领域。

随机森林是一种有监督的机器学习算法。

由于其准确性,简单性和灵活性,它已成为最常用的一种算法。事实上,它可以用于分类和回归任务,再加上其非线性特性,使其能够高度适应各种数据和情况。 “随机决策森林” 一词最初是由何天琴于 1995 年提出的。何天琴开发了一个使用随机数据创建预测的公式。然后在 2006 年,利奥·布雷曼和阿黛尔·卡特勒扩展了算法,创造了我们今天所知的随机森林。这意味着这项技术及其利用的数学和科学仍然相对较新。

adaboost随机森林什么关系

随机森林会对变量做子抽样，比如变量是p，随机森林每次会随机抽取log p个变量拟合一棵决策树。显然，随机森林适合p比较大的情况。否则log p可能就是1.+ 2.+这种情况，毫无意义。

adaboost和GBDT很类似，可以理解成前者就是后者取指数损失的一个特例。适合p比较小的时候用。当然，这两者都只适用于n>>p的情况，此时样本携带了足够多的信息去拟合非线性的关系。也就是说，随机森林也不适合p特别大的情况。

如果p>>n，以LASSO为首的惩罚回归是首选工具。

随机森林预测结果如何输出

1. 随机森林预测结果可以通过多数投票或平均值的方式输出。
2. 随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。
每个决策树都会对样本进行预测，最终的预测结果可以通过多数投票的方式确定分类问题的结果，或者通过平均值的方式确定回归问题的结果。
3. 此外，随机森林还可以输出每个样本属于每个类别的概率值，这对于一些需要概率信息的问题来说是很有用的。
通过计算每个决策树中样本落入每个类别的比例，可以得到每个样本属于每个类别的概率值。
这样的输出可以提供更详细的预测结果。