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随机森林利用多个分类树对输入向量进行分类，每棵树都有一个分类结果，最终选择票数最高的分类作为最终结果。
Flash CS3动画制作基础教程教案 中文WORD版
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Flash是Adobe公司推出的一款经典、优秀的矢量动画编辑软件，利用该软件制作的动画尺寸要比位图动画文件（如GLF动画）尺寸小的多，用户不但可以在动画中加入声音、视频和位图图像，还可以制作交互式的影片或者具有完备功能的网站。该软件对动画制作者的计算机知识要求不高，简单易学，效果流畅生动，对于动画制作初学者来说是非常适合的一款软件。在学习制作动画之前，通过本章的学习，读者应熟悉Flash动画的特点，Flash CS3的界面组成元素，动画制作的步骤，并通过制作实例了解Flash一般步骤。 有需要的朋友可以下
以上是随机森林的介绍，接下来我们来看看随机森林算法的工作流程。
第1步：首先从数据集中选择随机样本。
第2步：对于每个样本，该算法将创建一个决策树。然后将获得每个决策树的预测结果。
第3步：将对这一步中的每个预期结果进行投票。
第4步：最后选择得票最多的预测结果作为最终的预测结果。
随机森林算法原理
随机森林方法的优点
- 通过平均或整合不同决策树的输出，它解决了过度拟合的问题。
- 对于范围广泛的数据项，随机森林比单个决策树表现更好。
- 即使缺少大量数据，随机森林算法也能保持高精度。
机器学习中随机森林的特点
- 目前可用的最准确的算法。
- 适用于庞大的数据库。
- 可以处理数以万计的输入变量而不删除其中任何一个。
- 计算分类中几个变量的重要性。
- 随着森林的增长，它会生成泛化误差的内部无偏估计。
- 为猜测丢失的数据提供了一个很好的策略，即使在大量数据丢失的情况下也能保持其准确性。
- 包括用于平衡类人群中不均匀数据集的不准确性的方法。
- 创建的森林可以在将来保存并用于其他数据。
- 创建原型以显示变量和分类之间的关系。
- 计算示例对之间的距离，这对于聚类、检测异常值或提供引人入胜的数据视图（按比例）很有用。
- 未标记的数据可用于使用上述功能创建无监督聚类、数据可视化和异常值识别。
- 提供了一种通过实验寻找可变相互作用的机制。
当我们在具有特定特征的数据集上训练随机森林模型时，得到的模型对象可以告诉我们哪些特征在训练过程中最相关，即哪些特征对目标变量的影响最大。该变量的重要性是针对随机森林中每棵树确定的，然后在整个森林中取平均值以生成每个特征的单个度量。可以使用此度量按相关性对特征进行排序，并仅使用这些特征重新训练我们的随机森林模型。
