背景

直观上理解，随机森林通过在构建决策树的过程中将一些行为随机化（比如特征选取，样本选取），产生许多决策树，然后以这些决策树的结果作为投票，将投票最多的预测作为最终结果。随机化的作用是为了减小单个决策树偏倚。

基本思路

两个参数:随机树个数n和每次选取的特征数m。

在构建每一个决策树时，首先有放回的进行N次抽样，N为训练集大小。可以证明，三分之二的样本会选取出来，剩下的三分之一留下来做训练数据。在每次选取数节点分裂时，随机在M个特征中去m个特征（m远小于M），在这些子特征中选取一个最好的切分点。这里值得指出的是，由于只在m个特征中选取切分点，（相比于在M个特种选取切分点，）计算量大大减少。每个决策树都计算到最后，不裁剪。

就这样，按照上面的方法，构建n个决策树，组成最后的随机森林。

算法评估

随机森林在构建过程中，自带评估。平均而言，每个样例用于构建了三分之二的决策树，剩下的三分之一的决策树构建没有用到，所以可以用剩下的三分之一的决策树对这个样例预测，使用错误率进行评估。这也被称之为out  of bag（OOB）测试。决策树还有一个附带产物——计算出每个特征的重要性，这样可以为后续采用其他算法的特征选择提供参考。

最近用决策树模型计算了kaggle上面的titanic和digit_recognizer的数据，发现效果都相当不错。

参考

• Wiki决策树（中文）
• 随机森林算法简介 
• Leo Breiman（随机森林发明者） 2001年的paper
• Random Forest in Python: