一 起因

起因嘛，非常簡單，就是最近設計的算法有使用到隨機森林這一塊，但是呢，目前對于隨機森林的算法不是完全的知根知底。因此，正好趁著寫推文的時候，把這個算法吃透，也方便自己后續(xù)工作的展開

二?正文

既然談到隨機森林，那么不可避免就得先介紹一下決策樹決

策樹：一種常見的機器學習算法，它通過將數據集分成一系列不同的子集，來構建一個決策規(guī)則的樹形結構，從而對新數據進行分類或預測。在生成決策樹時，算法通過對數據進行遞歸分割，不斷選擇最佳的分裂點和特征，將數據劃分成更小的子集，直到達到停止條件（例如達到最大深度或葉子節(jié)點數量達到預定閾值）。

先科普一個名詞，基尼系數為0：每個子節(jié)點達到最高的純度，即落在子節(jié)點中的所有觀察都屬于同一個分類，此時基尼系數最小，純度最高，不確定度最小。

簡單來說就是計算不同特征值的信息熵，之后根據選擇信息熵最大的一個特征進行二分裂，直到最終的結果無法進行再一次的分裂（分裂的結果僅為單個分類結果），即基尼系數為0。當然，如果深度不夠，最終的基尼系數也并不一定是0。

基尼系數為0：每個子節(jié)點達到最高的純度，即落在子節(jié)點中的所有觀察都屬于同一個分類，此時基尼系數最小，純度最高，不確定度最小。
接著，我們通過python代碼，對決策樹的生成進行可視化，從而了解這個樹是怎么構建的（內容有限，代碼部分可以后臺聯(lián)系索?。?/p>

隨機森林：隨機森林是一種機器學習算法，它是由多個決策樹組成的集成學習模型。每個決策樹都是通過對隨機選擇的子集數據進行訓練而生成的。

隨機森林中的每個決策樹都是相互獨立的，并且可以并行生成和預測。在生成每個決策樹時，隨機森林還會對每個決策樹中使用的特征進行隨機采樣，以確保每個決策樹都能夠學習到數據的不同方面。

在進行預測時，隨機森林會將所有決策樹的預測結果進行匯總，并根據匯總結果來進行最終的預測。

由于隨機森林使用了多個決策樹的預測結果，因此它可以減少單個決策樹的過擬合現象，提高模型的泛化能力和魯棒性。隨機森林適用于許多機器學習問題，如分類、回歸和異常檢測。由于它的性能和穩(wěn)定性在許多應用中都得到了證明，隨機森林已成為許多機器學習問題中的流行算法之一。

如下圖，我們隨機選擇從四個特征中選擇三個特征，對模型進行擬合
選擇特征：X1-X2-X3-X0

選擇特征：X3-X0-X2

選擇特征：X3-X1-X2

三?慣例小結

隨機森林應該是一個非常非常經典的算法了。對于復雜特征而言，該算法也算是非常優(yōu)雅的二分類算法了。但是呢，這一算法其實還是有很多可以提升的空間，比如讀者通過調整最大深度和最大特征數的參數，通過對特征的進一步挑選等等。不過這一算法的理解卻是很直觀，可以讓我們從模型上解釋數據。
PS：最近，隨著AIGC的進一步優(yōu)化，留給普通生信分析人員的空間已經越來越少了，或許，對于生信從業(yè)者而言，可能真正無法被取代的部分應該就是算法設計和生物問題的提出了吧（如果AI也會算法設計并運行，那么，這個世界應該真的就沒有人類的什么事情了，至少在理論這一塊）。所以，后續(xù)，本公眾號會更多在算法介紹方面進行分享，希望能夠與大家一起進步。

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