随机森林算法思想

随机森林（Random Forest）使用多个CART决策树作为弱学习器，不同决策树之间没有关联。当我们进行分类任务时，新的输入样本进入，就让森林中的每一棵决策树分别进行判断和分类，每个决策树会得到一个自己的分类结果，决策树的分类结果中哪一个分类最多，那么随机森林就会把这个结果当做最终的结果。

随机森林在生成决策树的时候用随机选择的特征，即使用Bagging方法。这么做的原因是：如果训练集中的某几个特征对输出的结果有很强的预测性，那么这些特征会被每个决策树所应用，这样会导致树之间具有相关性，这样并不会减小模型的方差。