隨機森林是許多決策樹組成的模型。這個模型不僅僅是乙個森林，而且它還是隨機的，因為有兩個概念：
隨機抽樣的資料點;
基於要素子集拆分的節點;
隨機森林背後的另乙個關鍵點是，只考慮所有特徵的子集來分割每個決策樹中的每個節點。通常，這被設定為sqrt(n_features)意味著在每個節點處，決策樹考慮在特徵的樣本上分割總計特徵總數的平方根。考慮到每個節點的所有特徵，也可以訓練隨機森林。
如果你掌握單個決策樹、bagging決策樹和隨機特徵子集，那麼你就可以很好地理解隨機森林的工作原理。隨機森林結合了數百或數千個決策樹，在略微不同的觀察集上訓練每個決策樹，並且僅考慮有限數量的特徵來分割每個樹中的節點。隨
RDKit 化合物相似性搜尋（基於Python3）
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化合物相似性搜尋 RDKit 化合物相似性搜尋
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RDKit 化合物亞結構搜尋與結果輸出
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