随机森林 (randomForest)

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随机森林 (randomForest) R语言中的随机森林（Random Forest）：理论、实践与对比 1. 随机森林的理论基础随机森林的核心思想是“集成学习”，即通过组合多个弱学习器（决策树）来构建一个强学习器。其关键步骤包括： Bootstrap抽样：从原始数据集中有放回地随机抽取样本，形成多个训练集。每个训练集称为一个bootstrap样本。特征子集随机选择：在每个节点分裂时，不是考虑所有特征，而是随机选择一个特征子集。这有助于降低树之间的相关性。决策树构建：使用每个bootstrap样本和特征子集构建一棵决策树。预测集成：对于分类问题，采用多数投票法；对于回归问题，采用平均法，将所有决策树的预测结果进行集成，得到最终的预测结果。