1．1 题目的主要研究内容
（1）决策树、随机森林的概念，数据和待选特征的随机选取。随机森林算法分类器的原理和算法流程。利用现有的公开数据集实现分类器，并利用分类投票对分类结果进行分析评判。
（2）我在本组中主要负责PPT讲解部分。
1．2 题目研究的工作基础或实验条件
（1）硬件环境：PC电脑端
（2）软件环境：Python和Matlab
1．3 设计思想
????????作为高度灵活的一种机器学习一算法，随机森林拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。
????????随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习方法。从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器，那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的Bagging 思想。
1.3.1 监督式机器学习
????????从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。监督学习就是最常见的分类问题，通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。也就具有了对未知数据分类的能力。监督学习的目标往往是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统。
????????监督学习是训练神经网络和决策树的常见技术。这两种技术高度依赖事先确定的分类系统给出的信息，对于神经网络，分类系统利用信息判断网络的错误，然后不断调整网络参数。对于决策树，分类系统用它来判断哪些属性提供了最多的信息。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。
1.3.2 分类的概念
????????在机器学习中，算法用于将某些观察结果、事件或输入分类到组中。例如，垃圾邮件过滤器会将每封电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
????????分类问题是用于将事物打上一个标签，通常结果为离散值。例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗，分类通常是建立在回归之上，分类的最后一层通常要使用函数进行判断其所属类别。
1.3.3?随机森林的概念
????????随机森林是由很多决策树构成的，不同决策树之间没有关联。
当进行分类任务时，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。
1.3.5 随机森林算法实现
（1）从原始数据m*n维数据中有放回的抽取样本容量与原数据相同的数据样本m*n，样本数量为n;
（2）从数据的n维特征中无放回的随机抽取m维特征。以随机色林的分类功能为例，通过m维特征中，通过计算信息增益的方式找到分类效果最好的一维特征k，及其阈值t，小于t的样本划分到左节点，其余的划分到右节点，继续训练其他节点。
（3）重复训练所有的数据样本，得到n个决策树。随机森林便是n个决策树集合起来的森林，当预测结果时，所有的决策树对预测集一一进行分类,得到其分类结果，统计票数得到结果。
1.3.6 数据集的随机选取
从原始的数据集中采取有放回的抽样，构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。
1.3.7 待选特征的随机选取
与数据集的随机选取类似,随杌森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再在随机选取的特征中选取最优的特征。
1.3.8 随机森林的优点
- 可以分类高维度的数据，并且不用降维，无需做特征选择
- 可以判断特征的重要程度。如果有很大一部分的特征遗失，仍可以维持准确度。
- 不容易过拟合
- 训练速度快，容易做成并行方法
- 对于不平衡的数据集来说，它可以平衡误差。
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