易于理解的随机森林模型解析

简介：
本文章深入浅出地讲解了随机森林算法的工作原理及其在机器学习中的应用价值，适合初学者快速掌握。 大家好！我是你们的朋友小木。关于随机森林模型的讲解在网上已经有很多了，并且许多大神讲得非常棒。不过大多数时候他们更侧重于理论介绍，而忽略了实际应用中的计算细节。这次我打算通过举例子的方式来解释它，这样可以帮助大家更好地理解这个概念。 首先我们定义一下什么是随机森林：想象一片由很多树组成的森林，在这里每棵树种植时所用的肥料种类都是随机选择的。“大树”在这里实际上指的是“决策树”，而“施肥”的过程则对应着在构建这些决策树过程中不同的限制条件。 有时小朋友会问我：“啥是决策树啊？听起来好复杂的样子，我完全不懂。”那么我们就一起来了解一下什么是决策树吧！顾名思义，“决断”就是做出评价的意思，在这里我们用一棵大树来帮助理解和判断问题。