1.简介
随机森林的基本原理决策树算法很容易出现过拟合的现象，随机森林是把不同的几棵树打包到一起，每个数的参数都不同。
在随机森林构建完成之后，每棵决策树都会单独进行预测。
如果是用来进行回归分析的话，随机森林会把所有决策树预测的值取平均数。
如果是用来进行分类的话，在森林内部会进行“投票”，每棵树预测出数据类别的概率，比如其中一个树认为“这瓶酒80%属于class_1”,另外一棵树认为“这瓶酒60%属于class_2”，随机森林会把这些概率取平均值，然后把样本放入概率最高的分类中。
随机森林的优点 1.训练速度快，支持并行处理通过调节随机森林的n_jobs参数，将n_jobs参数数值设为和CPU内核数一致，如果不知道内核数量，可以设置n_jobs=-1,此时随机森林会使用CPU的全部内核，速度极大提升。
2.随机性，防止过拟合随机森林生成每棵决策树的方法是随机的。如果不希望建模的结果太过于不稳定，一定要固化random_state这个参数的数值。
特征随机：特征子集的选择是随机的。不用做特征选择。
样本随机：训练数据集的选择是随机的。（bootstrap抽样）
随机森林的缺点对于小数据或者低维数据（特征较少的数据），可能不能产生很好的分类。（处理高维数据，处理特征遗失数据，处理不平衡数据是随机森林的长处）
2.参数
参数含义效果max_features最大特征数，默认考虑所有值越大，模型学习能学习到的信息越多，越容易过拟合max_depth最大深度，默认为不限制值越大，决策树越复杂，越容易过拟合min_samples_leaf叶子节点最少样本数，默认是1值越大，叶子节点越容易被被剪枝，决策树越简单，越不容易过拟合min_weight_fraction_leaf叶子节点最小的样本权重和，默认是0一般来说，如果我们有较多样本有缺失值，或者分类树样本的分布类别偏差很大，就会引入样本权重max_leaf_nodes最大叶子节点数，默认是不限制如果特征不多，可以不考虑这个值，但是如果特征分成多的话，可以加以限制，具体的值可以通过交叉验证得到。min_impurity_split节点划分最小不纯度这个值限制了决策树的增长，如果某节点的不纯度(基于基尼系数，均方差)小于这个阈值，则该节点不再生成子节点。即为叶子节点 。一般不推荐改动随机森林主要的参数有n_estimators（子树的数量）、max_depth（树的最大生长深度）、min_samples_leaf（叶子的最小样本数量）、min_samples_split(分支节点的最小样本数量）、max_features（最大选择特征数）。它们对随机森林模型复杂度的影响如下图所示：
