随机森林理解

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随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树。

将若干个弱分类器的分类结果进行投票选择，从而组成一个强分类器，这就是随机森林bagging的思想。

“随机”是指以下两个随机性

（1）随机且有放回地从训练集(N个样本)中的抽取n个训练样本。

（2）如果每个样本的特征维度为M，指定一个常数m<<M，随机地从M个特征中选取m个特征子集，每次树进行分裂时，从这m个特征中选择最优的。