定義：隨機森林是指利用多棵決策樹對樣本資料進行訓練、分類並**的一種方法，它在對資料進行分類的同時，還可以給出各個變數（基因）的重要性評分，評估各個變數在分類中所起的作用。
下面還是在python上利用隨機森林演算法實現對iris資料集的分類。
得到結果如下：
使用隨機森林對資料進行回歸：
在sklearn模組庫中，與隨機森林演算法相關的函式都位於整合演算法模組ensemble中，相關的演算法函式包括隨機森林演算法（randomforestclassifier）、袋裝演算法（baggingclassifier）、完全隨機樹演算法（extratreesclassifier)、迭代演算法（adaboost）、gbt梯度boosting樹演算法（gradientboostingclassifier）、梯度回歸演算法（gradientboostingregressor）、投票演算法（votingclassifier）。
演算法改進：
隨機森林隨機 三
2018年7月22日 陣雨 感冒發燒喉嚨疼，只因為一杯正常冰的奶蓋！以後得少喝加冰的東西了.前面說的是整合學習的兩種形式，這跟隨機森林有啥關係呢？隨機森林是bagging的乙個擴充套件變體.簡單的來說，當bagging演算法中的base learner為決策樹並在訓練決策樹的過程中加入隨機屬性選擇，...
隨機森林演算法
random forest是加州大學伯克利分校的breiman leo和adele cutler於2001年發表的 中提到的新的機器學習演算法，可以用來做分類，聚類，回歸，和生存分析，這裡只簡單介紹該演算法在分類上的應用。random forest 隨機森林 演算法是通過訓練多個決策樹，生成模型，然...
理解隨機森林
理解隨機森林 隨機森林利用隨機的方式將許多決策樹組合成乙個森林，每個決策樹在分類的時候投票決定測試樣本的最終類別。下面我們再詳細說一下隨機森林是如何構建的。隨機森林主要包括4個部分 隨機選擇樣本 隨機選擇特徵 構建決策樹 隨機森林投票分類。給定乙個訓練樣本集，數量為n，我們使用有放回取樣到n個樣本，...