集成学习算法

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。

随机森林相对于Bagging，既对样本做随机，又对变量做随机。

随机森林的优点：
1）对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器；
2）它可以处理大量的输入变数；
3）它可以在决定类别时，评估变数的重要性；
4）在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计；
5）它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度；
6）它提供一个实验方法，可以去侦测variable interactions；
7）对于不平衡的分类资料集来说，它可以平衡误差；
8）它计算各例中的亲近度，对于数据挖掘、侦测离群点（outlier）和将资料视觉化非常有用；
9）使用上述。它可被延伸应用在未标记的资料上，这类资料通常是使用非监督式聚类。也可侦测偏离者和观看资料；
10）学习过程是很快速的。

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