这篇文章是关于什么的
在本文中，我们将了解随机森林算法是如何在内部工作的。为了真正理解它，了解一下决策树分类器可能会有帮助。但这并不完全是必需的。
注意：我们不涉及建模中涉及的预处理或特征工程步骤，只查看当我们使用sklearn的RandomForestClassifier包调用.fit()和.transform()方法时，算法中会发生什么。
随机森林
随机森林是一种基于树的算法。它是多种不同种类的随机树的集合。模型的最终值是每棵树产生的所有预测/估计的平均值。
包
我们将以sklearn的RandomForestClassifier为基础
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier数据
为了说明这一点，我们将使用下面的训练数据。
注：年龄、血糖水平、体重、性别、吸烟，... f98、f99都是自变量或特征。
糖尿病(Diabetic)是我们必须预测的y变量/因变量。
内部到底发生了什么
有了这些基本信息，让我们开始并理解我们将这个训练集传递给算法会发生什么…
步骤1-Bootstrapping
一旦我们将训练数据提供给RandomForestClassifier模型，它(该算法)会随机选择一组行。这个过程称为Bootstrapping。对于我们的示例，假设它选择m个记录。
注意- 要选择的行数可由用户在超参数- max_samples中提供)
注意- 一行可能被多次选中
步骤2-为子树选择特征
现在，RF随机选择一个子集的特征/列。为了简单起见，我们选择了3个随机特征。
注意，在你的超参数max_features中你可以控制这个数字，例如下面的代码
import sklearn.ensemble.RandomForestClassifiermy_rf = RandomForestClassifier(max_features=8)步骤3-选择根节点
一旦选择了3个随机特征，算法将对m个记录(从步骤1开始)进行决策树的拆分，并快速计算度量值。
这个度量可以是gini，也可以是熵。
criterion = 'gini' #( or 'entropy' . default= 'gini’ )选取基尼/熵值最小的随机特征作为根节点。
记录在此节点的最佳拆分点进行拆分。
步骤4-选择子节点
该算法执行与步骤2和步骤4相同的过程，并选择另一组3个随机特征。(3是我们指定的数字-你可以选择你喜欢的-或者让算法来选择最佳数字)
它根据条件(gini/熵)，选择哪个特征将进入下一个节点/子节点，然后在这里进一步分割。
步骤5-进一步拆分并创建子节点
继续选择特征(列)以选择其他子节点
此过程继续(步骤2、4)选择随机特征并拆分节点，直到出现以下任一情况
- a) 已用完要拆分的行数
- b) 拆分后的基尼/熵没有减少
现在你有了第一个“迷你决策树”。
使用随机选择的行(记录)和列(特征)创建的第一个迷你决策树
第6步-创建更多迷你决策树
算法返回到你的数据并执行步骤1-5以创建第二个“迷你树”
这是我们使用另一组随机选择的行和列创建的第二个迷你树
第7步-树成林
一旦达到默认值100棵树(现在有100棵迷你决策树)，模型就完成了fit()过程。
注意 你可以指定要在超参数中生成的树的数量(n_estimators)
import sklearn.ensemble.RandomForestClassifiermy_rf = RandomForestClassifier(n_estimators=300)
现在你有一个由随机创建的迷你树组成的森林(因此得名Random Forest)
第7步-推理
现在让我们预测一个看不见的数据集(测试数据集)中的值
为了推断(通常称为预测/评分)测试数据，该算法将记录传递到每个迷你树中。
记录中的值根据每个节点表示的变量遍历迷你树，最终到达一个叶节点。基于该记录结束的叶节点的值(在训练期间决定的)，该迷你树被分配一个预测输出。
类似地，相同的记录经过所有的100个小决策树，并且每100个树都有一个预测输出。这个记录的最终预测值是通过对这100棵小树的简单投票来计算的。
现在我们有了对单个记录的预测。
该算法按照相同的过程迭代测试集的所有记录，并计算总体精度！
迭代获得测试集每一行的预测的过程，以达到最终的精度。
