引言
随机森林在机器学习实战中没有讲到，我是从伯克利大学的一个叫breiman的主页中看到相关的资料，这个breiman好像是随机森林算法的提出者，网址如下
http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm
随机森林算法简介
随机森林说白了就是很多个决策树组成在一起，就形成了森林，关键在于如何创建森林里的每一棵树，随机森林用到的方法bootstrap法，通俗的讲就是有放回的抽取样本
这里有个理论依据在这，说明有放回的抽取方法大概有三分之一的样本不会被抽取到，在此我简单说一下这个原因
三分之一的样本不会被抽取到的原因
当N足够大时， 将收敛于1／e≈0.368，这表明原始样本集D中接近37％的样本不会出现在bootstrap样本中，这些数据称为袋外(Out-Of-Bag，OOB)数据，使用这些数据来估计模型的性能称为OOB估计
构建决策树
除了随机抽取样本外，构建一个决策树还需要随机抽取样本的特征，比如样本总共有100维特征，我们随机抽取其中的10维特征构建决策树
如果我们想构建200棵决策树的随机森林，我们就要这样随机抽取200次，每次抽取10维特征构建一个决策树
而用于构建决策树的样本也需要用之前说的那种bootstrap法有放回的随机抽取，简单说一下用于构建一个决策树的样本集生成的过程
bootstrap法抽取样本过程
随机抽取1个样本，然后让回，然后再随机抽取1个样本，这样抽取N次，可以得到N个样本的数据集，用这N个样本的数据集，按照之前随机选取的10维特征，遍历这10维特征，对数据集进行划分，得到一棵决策树
如果要构建200棵树，就需要随机抽取200次10维特征，随机抽取200次N个样本集
随机森林分类
得到了200棵树的随机森林如何用作分类呢，随机森林中用的OOB数据测试随机森林的分类结果，之前说到bootstrap方法会造成大概三分之一的数据不会被采样的，这部分数据就被称之为OOB数据，将这部分数据放入森林中，每一棵树会对相应的数据得到一个分类结果，那么最后的结果会根据投票来确定
为什么不用交叉验证的方法二用OOB的方法
有一个问题就是这种OOB的方法跟交叉验证中随机抽取样本有什么区别，比如十折交叉验证中就是把数据集平均分为10份儿，随机选取其中的9份儿用作训练，1份儿用作测试，重复十次，取平均值，那么OOB这种有放回的重采样，和交叉验证有什么区别呢
一个很重要的区别根据作者的说法在于计算量，用交叉验证(CV)估计组合分类器的泛化误差时，可能导致很大的计算量，从而降低算法的运行效率，而采用OOB数据估计组合分类器的泛化误差时，可以在构建各决策树的同时计算出OOB误
差率，最终只需增加少量的计算就可以得到。相对于交叉验证，00B估计是高效的，且其结果近似于交叉验证的结果