要理解随机森林，我们首先要理解什么是决策树。决策树是一个树形结构。一个决策树在构建时，通过将数据划分为具有相似值的子集来构建出一个完整的树。决策树上每一个非叶节点都是一个特征属性的测试，经过每个特征属性的测试，会产生多个分支，而每个分支就是对于特征属性测试中某个值域的输出子集。决策树上每个叶子节点就是表达输出结果的连续或者离散的数据。
随机森林
随机森林是以决策树为基础的一种更高级的算法。像决策树一样，随机森林即可以用于回归也可以用于分类。从名字中可以看出，随机森林是用随机的方式构建的一个森林，而这个森林是由很多的相互不关联的决策树组成。实时上随机森林从本质上属于机器学习的一个很重要的分支叫做集成学习。集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。
所以理论上，随机森林的表现一般要优于单一的决策树，因为随机森林的结果是通过多个决策树结果投票来决定最后的结果。简单来说，随机森林中每个决策树都有一个自己的结果，随机森林通过统计每个决策树的结果，选择投票数最多的结果作为其最终结果。我觉得中国一句谚语很形象的表达了随机森林的运作模式，就是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。
随机森林是一种机器学习算法。
机器学习中有一种大类叫集成学习（Ensemble Learning），集成学习的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。集成算法可以说从一方面验证了中国的一句老话：三个臭皮匠，赛过诸葛亮。集成算法大致可以分为：Bagging，Boosting 和 Stacking 三大类型。
（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。
随机森林既可以胜任分类任务又可以胜任回归任务。
机器学习中有两种任务，回归和分类，而随机森林可以同时胜任这两种任务。其中分类任务是对离散值进行预测（比如将一景图像中的植被，建筑，水体等地物类型分类）；回归任务是对连续值进行预测（比如根据已有的数据预测明天的气温是多少度，预测明天某基金的价格）。
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