大模型RAG技術：從入門到實踐
隨機森林算法以其高準確率而聞名，特別是在處理復雜數據集時，能夠有效地捕捉數據中的模式和特征。
它能夠處理具有高維特征的數據集，而無需降維，這使得它在大數據分析中非常有用。
隨機森林對于數據中的噪聲和缺失值具有很好的魯棒性，能夠在不完美的數據環境中提供可靠的預測。
在構建決策樹時，信息增益和熵是兩個重要的概念。信息增益用于選擇最佳分裂特征，而熵則用于度量數據的不確定性。
決策樹是一種以特征為節點的樹形結構，每個節點代表一個特征測試。常用的算法包括C4.5、ID3和CART。
集成學習是通過組合多個學習模型來解決單一預測問題的方法。隨機森林就是集成學習的一種典型應用。
隨機森林中的每棵樹是通過從訓練集隨機抽樣生成的。這種方法稱為Bootstrap采樣，即有放回地從訓練集中抽取樣本。
在每個樹節點分裂時，隨機選擇一部分特征來進行判斷，確保每棵樹的多樣性和獨立性。
每棵樹獨立地對輸入樣本進行分類，最終的分類結果由所有樹的投票結果決定，確保模型的穩定性。
在構建每棵樹時，約有1/3的訓練實例未被抽樣，這部分樣本稱為袋外樣本（OOB）。
通過對OOB樣本進行分類，計算它們的誤分類率，以此作為隨機森林的誤差估計。
OOB誤差提供了一種無需交叉驗證的模型評價方法，能夠快速評估隨機森林的泛化能力。
假設我們要預測某個人的收入層次，可以通過年齡、性別、教育程度等特征來進行預測。
每棵CART樹根據不同的特征進行分類，例如根據年齡或行業對收入進行分類。
通過5棵CART樹的投票結果，得出最終的收入層次預測。多數投票的結果作為最終的預測輸出。
Python中可以使用Scikit-learn庫來實現隨機森林。以下是一個簡單的示例代碼。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
import numpy as np
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75
df['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)
train, test = df[df['is_train']], df[~df['is_train']]
features = df.columns[:4]
clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2, random_state=0)
y, _ = pd.factorize(train['species'])
clf.fit(train[features], y)
preds = iris.target_names[clf.predict(test[features])]
pd.crosstab(test['species'], preds, rownames=['actual'], colnames=['preds'])在代碼中，我們首先加載Iris數據集，然后使用隨機森林算法進行訓練，并對測試集進行預測。
最后，通過交叉表比較真實標簽和預測結果，評估模型性能。
RandomForestClassifier進行訓練和預測。通過交叉表比較真實標簽和預測結果來評估模型性能。
