曾听人说，几乎每一个搞机器学习的人，都有一个自己特别喜欢的算法。确实如此，像我这种每次被单词都从a开始背到渣渣，就对我首次接触的算法情有独钟。不管什么问题都喜欢从我钟爱的算法开始分析建模。
但没有一种方法是可以完美解决所有问题的，再好的算法都会受到条件和环境的限制。唯独随机森林，在适用性和可用性上都表现出相当不错的效果。
正好，最近在和这个有关的东西，就mark一下。
随机森林是以决策树为基础的，对于决策树的ID3 ，C4.5大家应该都耳熟能详，用信息增益率代替信息增益，解决属性偏向问题等等点就不在赘述，如果以后再有机会研究决策树，应该会重点关注决策树的初始数据降噪，和最终的决策树减枝。可惜伦家还不是很清楚，不然一定在这嘚瑟一下。
随机森林对数据集在行方向上采用放回抽样（bootstraping重复抽样的统计方法）得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集，下图为spark mllib包中随机森林抽样源码：
行列方向上数据的随机性，是使得最终结果有效避免over-fitting的原因之一。
随机森林的最终结果，采取投票方式产生，选择出现次数多的结果作为最终的预测结果：
votes 是一个map，key 存的是预测的结果，对应的value 可以简单的理解为存的是key出现的多少。
spark 的mllib对随机森林有完整的实现，包里的该算法单机模式下很容易实现，但在分布式环境下，需要做很多优化才能实现，主要是大的数据量造成的io消耗会十分巨大，应该资源有限，咱没有涉及到这方面的问题，可以参考ibm社区的随机森林实现一文，提出的数据存储，切分点抽样，逐层训练等几个优化点，有兴趣的同学们可以参考一下。
