本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题，进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是，分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话，会带来大量的网络IO操作，算法效率将非常低，为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略，然后对其源码进行分析，最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位，2014年Spark风靡IT界，Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术，成为大数据处理领域中最热门的技术，如图1所示。2015年6月17日，IBM宣布它的“百万数据工程师计划”

随机森林算法，用于分类和数据挖掘，本人在matlab 2017a上运行，亲测程序能跑通，不错的程序。程序很简单。

随机森林回归分宜预测，比向量机精度好点随机森林 论文作者写的随机森林代码，采用matlab混合编程，需要安装Fortran compiler。。。 (An interface to the random forest algorithm (version 3.3) written by Leo Breiman and Adele Cutler. This tool is for windows MATLAB R13 only)

主要介绍了Python实现的随机森林算法,结合实例形式详细分析了随机森林算法的概念、原理、实现技巧与相关注意事项,需要的朋友可以参考下

随机森林算法是基于决策树而来。主要有两方面的问题：一是，在决策树中基于同样的数据，同样的特征，按照同样的决策树算法，只能建一颗树，同样的树复制上千万次没有意义，所以建立随机森林的第一个问题就是---怎么建立不同的树。二是，如果建立了不同的树组成的森林后，每个树都会得到自己的分类结果，如何从每棵树的各自决策下得到总体最终的结果

随机森林算法及优化 随机森林算法是一种机器学习算法，它通过组合多棵决策树来提高模型的泛化能力和鲁棒性。该算法由Leo Breiman于2001年提出，通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成多棵决策树，组成随机森林。每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样品，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。 特征选择是随机森林算法中一个重要的步骤，它的目的是选择尽可能少的子特征，使模型的效果不会显著下降，并且结果的类别分布尽可能的接近真实的类别分布。特征选择主要包括四个过程：生成过程、评价函数、停止条件和验证过程。生成过程是生成候选的特征子集，评价函数是评价特征子集的好坏，停止条件是决定什么时候该停止，验证过程是特征子集是否有效。 随机森林算法的优点包括： 1. 能够处理很高维度的数据，并且不需要做特征选择。 2. 对数据集的适应能力强，既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化在训练过程中。 3. 能够检测到feature间的互相影响。 4. 训练速度快，可以得到变量重要性排序。 随机森林算法的缺点包括： 1. 计算复杂度高。 2. 需要大量的计算资源。 随机森林算法的优化策略包括： 1. 计算传统模型准确率。 2. 计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林。 3. 计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的树。 4. 通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值且AUC较小的树。 5. 计算最终的准确率。 特征选择算法可以分为以下步骤： 1. 将数据集分成n份，方便交叉验证。 2. 构造数据子集（随机采样），并在指定特征个数（假设m个，手动调参）下选取最优特征。 3. 导入文件并将所有特征转换为float形式。 4. 构造决策树，创建随机森林（多个决策树的结合）。 5. 输入测试集并进行测试，输出预测结果。 python实现随机森林算法的优化，主要包括以下步骤： 1. 建立一棵CART树，试探分枝。 2. 计算基尼指数。 3. 二分类执行两次，相当于*2。 随机森林算法是一种强大的机器学习算法，通过组合多棵决策树来提高模型的泛化能力和鲁棒性。它能够处理很高维度的数据，并且不需要做特征选择，对数据集的适应能力强，能够检测到feature间的互相影响，训练速度快，可以得到变量重要性排序。但是，随机森林算法的计算复杂度高，需要大量的计算资源。因此，需要选择合适的优化策略来提高模型的准确率。

随机森林算法介绍，详细介绍随机森林算法的原理，流程，功能，特性。

针对单一的分类器用于旋转机械故障诊断时存在准确率不高的问题,提出一种基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断方法。该方法利用随机森林多分类器组合决策树的思想,通过多分类器的组合学习提高故障诊断的准确率,并在风力涡轮动力传动系统故障诊断模拟器系统上进行了多工况多故障的实验验证。首先,收集多工况、多故障的齿轮传感器信号,提取传感器信号的时域特征作为随机森林的输入特征量。然后,利用构建好的随机森林模型进行齿轮组的故障诊断,并将随机森林算法的分类结果与支持向量机方法的分类结果进行对比。通过对故障诊断结果的分析,随机森林算法避免了复杂的寻参过程和传统分类器的过拟合现象,能够处理大规模数据集,通过分类器的组合,提高了故障诊断准确率,并缩短了分类模型的预测时间,具有较好的应用前景。

为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。

matlab实现的随机森林算法，利用分类器可做回归或预测