随机森林:基于决策树的集成学习算法
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集成学习并不是一个具体的模型或者算法，而是一个解决问题的框架，其基本思想是综合参考多个模型的结果，以提高性能，类似三个臭皮匠，顶个诸葛亮，图示如下
要运用集成学习，就需要一个拆分和结合的过程，首先是拆分，将总的输入数据拆分成多份数据，每个数据运用一个单独的模型，然后是结合，集合拆分后建立的各个子模型，得到最终的结果。
具体到策略上，常用的有以下两类
1. Bagging
Bagging是Boostrapping Aggregating的结合体，通过随机抽样的方式将输入数据拆分成独立的N份，针对每一份数据单独建模，示例如下
属于该策略的算法，最典型的就是RandomForset-随机森林算法。在该策略中，拆分成的数据是相互独立的，可以并行执行其建模过程，最后再进行汇总。汇总时每个子模型的权重是相等的。
2. Boosting
区别于Bagging, Boosting的数据集之间是存在依赖关系的，图示如下
属于该策略的算法，典型的有Adaboost和GBDT梯度提升树。在最后汇总时，各个子模型会拥有不同的权重。
对于随机森林而言，其核心的模型是基于CART的决策树，图示如下
具体的过程如下
1.首先基于有放回的随机抽样，抽取出N份独立的数据，因为是有放回的抽样，可以保证抽取的数据集和原始的数据集大小相同；
2.对每一份抽取的数据集构建决策树模型，因为相互独立，所以可以并行；
3.汇总多个模型的结果，对于回归问题，直接计算多个模型的算数平均数即可，对于分类问题，直接选取个数多的分类结果就好；
在scikit-learn中，使用随机森林模型的代码如下
>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
>>> from sklearn.datasets import make_classification
>>> X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,n_informative=2, n_redundant=0,random_state=0, shuffle=False)
>>> clf = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0)
>>> clf.fit(X, y)
RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0)随机森林不容易出现单棵决策树中的过拟合问题，同时由于随机性的存在，有很强的抗噪声能力。但是缺点是解释性差，随机性的存在是一个黑盒子，不像单棵决策树那样，可以直观的解释其分类结果是如何判断出来的。
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