随机森林

随机森林是一种通用且强大的监督学习算法，用于机器学习 (ML)中的分类和回归任务。作为一种集成方法，它通过在训练过程中构建大量的决策树来运行。对于分类任务，最终输出是由大多数树选择的类；对于回归任务，它是各个树的平均预测。这种组合多个模型的方法有助于提高预测准确率并控制过拟合，使其比单个决策树更强大。

随机森林的工作原理

随机森林背后的核心思想是引入随机性来构建一个不相关的决策树“森林”。这种随机性主要通过两种方式注入：

1. Bootstrap Aggregating (Bagging)： 森林中的每棵单独的树都基于训练数据的不同随机样本进行训练。 这种抽样是放回抽样，这意味着某些数据点可以在单个样本中多次使用，而其他数据点可能根本不使用。 这种技术在形式上被称为 bootstrap aggregating。
2. 特征随机性： 在决策树中拆分节点时，算法不会在所有特征中搜索最佳拆分。相反，它会选择一个随机的特征子集，并且仅在该子集中找到最佳拆分。这确保了树的多样性，并防止少数强大的特征控制所有树。

通过结合这些不同决策树的预测结果，该模型能够减少方差，并且通常比任何单个决策树都能获得更好的性能。此算法由 Leo Breiman 和 Adele Cutler 开发，现已成为许多数据科学家首选的工具。

实际应用

随机森林因其简单有效而被广泛应用于许多行业，尤其是在表格或结构化数据方面。

• 金融服务： 银行和金融机构使用随机森林模型进行信用风险评估。通过分析客户数据，如收入、贷款历史和年龄，该模型可以预测客户拖欠贷款的可能性。它也是人工智能在金融领域中用于检测欺诈性信用卡交易的关键工具。
• 医疗保健：在医学领域，随机森林可用于疾病诊断和患者风险分层。例如，它可以分析患者记录和症状，以预测患者是否患有某种疾病，从而帮助医生做出更准确的诊断。您可以在我们的医疗保健AI概述中阅读有关类似应用的更多信息。
• 电子商务： 在线零售商使用随机森林构建推荐系统，根据用户的浏览历史、购买模式和其他用户行为向用户推荐产品。

与其他模型的关系

理解随机森林与 AI 领域中其他模型的关系非常重要。

• 决策树： 随机森林本质上是决策树的集合。虽然单个决策树很容易解释，但它容易过度拟合训练数据。随机森林通过平均许多树的结果来克服这个限制，从而创建一个更通用的模型。
• Boosting算法： 与随机森林类似，XGBoost 和 LightGBM 等算法也是基于决策树的集成方法。但是，它们使用一种称为 Boosting 的不同策略，其中树是按顺序构建的，每棵新树都试图纠正前一棵树的错误。相比之下，随机森林独立且并行地构建其树。
• 深度学习模型： 随机森林对于具有结构化数据的问题非常有效。但是，对于图像和文本等非结构化数据，深度学习模型（如卷积神经网络 (CNN)或视觉Transformer (ViT)）则更为出色。在计算机视觉中，目标检测或实例分割等任务最好由Ultralytics YOLO11等专用架构处理。

技术与工具

几种流行的机器学习库提供了随机森林算法的实现。Scikit-learn 是一个广泛使用的 Python 库，它提供了一个全面的 随机森林实现，并具有 超参数调整 选项。虽然对于许多传统的 ML 任务来说功能强大，但对于前沿的计算机视觉应用，通常需要专门的架构和支持 MLOps 生命周期 的平台。探索各种利用 YOLO 模型解决实际视觉 AI 问题的 Ultralytics 解决方案。