用途
分类或者预测。
思想
（1）每次有放回地从训练集中取出 n 个训练样本，组成新的训练集；
（2）利用新的训练集，训练得到M个子模型；
（3）对于分类问题，采用投票的方法，得票最多子模型的分类类别为最终的类别；对于回归问题，采用简单的平均方法得到预测值。
步骤
第一步：T中共有N个样本，有放回的随机选择N个样本。从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式每次取一个，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样：随机有放回的抽样）。这样原本样本中可能不会全部选到。如果不是有放回的抽样，那么每棵树的训练样本都是不同的，都是没有交集的，这样每棵树都是“有偏的”，都是绝对“片面的”（当然这样说可能不对），也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的；而随机森林最后分类取决于多棵树（弱分类器）的投票表决。
这选择好了的N个样本用来训练一个决策树，作为决策树根节点处的样本。
第二步：当每个样本有M个属性时，在决策树的每个节点需要分裂时，随机从这M个属性中选取出m个属性，满足条件m << M。然后从这m个属性中采用某种策略（比如说信息增益）来选择1个属性作为该节点的分裂属性。
第三步：决策树形成过程中每个节点都要按照步骤2来分裂，一直到不能够再分裂为止。注意整个决策树形成过程中没有进行剪枝。
第四步：按照步骤1~3建立大量的决策树，这样就构成了随机森林了。
剪枝
剪枝则是为了增加模型的泛化能力，防止过拟合。
考虑决策树的复杂对，对已生成的决策树进行简化，简化的过程称为剪枝。一些简单的剪枝算法包括损失函数（loss function）、代价函数（cost function）等。
使用随机森林法（RF）计算各指标的权重，相关代码如下：
代码语言：python代码运行次数：0复制# -*- coding:utf-8 -*-
# @author:Ye Zhoubing
# @datetime:2024/7/19 10:30
# @software: PyCharm
"""
随机森林法计算各指标权重
"""
# 利用sklearn库求各指标的权重
# 数据文件应该时纯数据，没有表头，表头在下面的df.columns处按列顺序定义
import pandas as pd
import numpy as np
url = 'test.xlsx'
df = pd.read_excel(url, header=None)
#定义各列数据的名称，按自己文件中列的顺序命名
df.columns = ['yiji', 'erji', 'sanji', 'siji', 'wuji', 'liuji', 'qiji', 'baji', 'jiuji']
df.info()#查看文件中数据类型
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
x, y = df.iloc[:, 0:].values, df.iloc[:, 0].values #0表示从第一列开始，即索引下标为0的列
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3, random_state = 0)
feat_labels = df.columns[0:]
forest = RandomForestClassifier(n_estimators=10000, random_state=0, n_jobs=-1)
forest.fit(x_train, y_train)
importances = forest.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1] #[::-1]表示将各指标按权重大小进行排序输出
for f in range(x_train.shape[1]):
print("-) %-*s %f" % (f 1, 30, feat_labels[indices[f]], importances[indices[f]]))示例文件test.xlsx文件如下：
文件下载
