2024年6月2日发(作者：)

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摘要...................................................................................................................1

2

第一章 引言.....................................................................................................3

1.1背景介绍..............................................................................................3

1.3

1.2.1 当代环境下的4

1.2.2 Python的演变..........................................................................4

1.2.3 Python的特点介绍..................................................................4

1.2.4 Python的功能与应用..............................................................5

1.3本文结构和框架..................................................................................6

第二章 随机森林算法研究与分析.................................................................7

2.1决策树.................................................................................................7

2.1.1决策树的概念..........................................................................7

2.1.2节点分裂..................................................................................7

2.1.3决策树分类存在的问题..........................................................9

2.2随机森林分析.....................................................................................9

2.2.1训练集的随机性......................................................................9

2.2.2特征变量的随机性.................................................................11

2.3随机森林理论概述............................................................................11

2.4随机森林性能指标...........................................................................12

摘 要

本文主要讲述如何使用python程序设计语言来实现随机森林算法，以及实现该

算法有哪些意义和优点，从而了解到可以解决现实生活中的哪些问题。

分类和回归几乎涵盖了我们现实生活中绝大多数问题，而回归问题又可离散化

转化为分类，所以本文主要研究分类问题。传统分类算法比如单决策树，都是单个分

类器，而将多个分类器集成来进行预测，便是集成学习算法。

而集成学习算法代表之一随机森林算法便是本文的一个核心重点，它是以决策

树为基础，集成多棵决策树以投票方式输出的结果，应用于很多场合，并在这些场合

取得巨大成就。当然，其算法本身还尚未成熟，有很多不足的地方需要改进，尤其是

一些特殊情况下，无法实现该算法。本文将针对决策树以及随机森林算法将着重介绍，

讲述其演绎过程及这种思想的来源和思想构成原理，以及分析其特点和优势，并且用

Python将该算法实现，探讨算法改进方法，推动理论性质方面的研究进展。

关键字：python ；分类回归；决策树；节点分裂；随机森林算法