随机森林模型怎么形成的？
随机森林模型的形成主要依赖于以下关键步骤：
数据准备：首先，需要准备训练数据和测试数据集。训练数据集用于训练模型，而测试数据集则用于评估模型的准确性。
特征选择：在构建模型之前，选择对模型建立起关联的特征非常重要。特征选择的方法一般有过滤式、包裹式和嵌入式等方法。
随机抽样：这是随机森林的核心步骤。通过对训练数据进行随机抽样，生成若干个决策树，从而提高模型的准确性。具体来说，每个决策树的训练样本都是原始数据的一个随机子集，这有助于增加模型的多样性和泛化能力。
决策树的生成：在随机森林中，每个决策树都是独立生成的。生成决策树时，需要确定一些参数，如树的最大深度、叶子节点最少样本数、划分节点时使用的特征数等。每个决策树都会尽可能地根据所给的特征对数据进行划分，以最大化其分类或回归的准确性。
随机森林的融合：通过投票方法（对于分类问题）或者平均值（对于回归问题）等方式，将多个决策树的结果融合起来，形成最终的预测结果。这种方法充分利用了每个决策树的优点，并减少了过拟合的风险。
模型评估：最后，需要对随机森林模型进行评估。这通常使用交叉验证等方法来评估模型的准确性和泛化能力。评估结果可以帮助我们了解模型的性能，并对其进行优化。
综上所述，随机森林模型的形成是一个结合了数据抽样、特征选择、决策树生成和结果融合的过程。通过这个过程，随机森林能够充分利用数据的多样性和特征之间的关系，从而构建出具有高准确性和泛化能力的模型。
adaboost随机森林什么关系？
随机森林会对变量做子抽样，比如变量是p，随机森林每次会随机抽取log p个变量拟合一棵决策树。显然，随机森林适合p比较大的情况。否则log p可能就是1.+ 2.+这种情况，毫无意义。
adaboost和GBDT很类似，可以理解成前者就是后者取指数损失的一个特例。适合p比较小的时候用。当然，这两者都只适用于n>>p的情况，此时样本携带了足够多的信息去拟合非线性的关系。也就是说，随机森林也不适合p特别大的情况。
如果p>>n，以LASSO为首的惩罚回归是首选工具。
随机森林分类的意义？
随机森林分类是一种集成学习方法，通过多个决策树的组合来提高分类精度。它将数据集划分为多个子集，对每个子集进行独立训练，然后将各子集的结果进行综合，以得到最终的分类结果。
随机森林分类具有较高的分类准确度和泛化能力，因此在许多应用场景中得到广泛应用，如金融、医疗、教育等领域。
随机森林特征重要性分析要求数据平衡吗？
要求数据平衡。因为随机森林在运算量没有显著提⾼前提下提⾼了预测精度，随机森林对多元共线性不敏感，结果对缺失数据和⾮平衡数据⽐较稳健，可以很好地预测多达⼏千个解释变量的作⽤，被誉为当前最好算法之⼀。
随机森林适用于于多样本少特征的数据集吗？
随机森林是反复从很多特征中抽取一部分特征学习出很多颗树然后做叠加
因此如果特征数目本身较少的话 你抽取的特征子***有很大一部分的重叠造成多棵树的结果类似而整体的学习效果不能起到叠加变好的作用
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