在众多的机器学习算法中，随机森林算法因其出色的预测性能而广受欢迎。本文将探讨随机森林算法的原理，并以一个实际案例来说明其应用。随机森林算法虽然在模型输出上类似于一个黑箱，但其强大的预测能力使其在各种竞赛中备受青睐，如Kaggle上的比赛。然而，在使用时应谨慎，因为它的输出结果可能难以解释。
昨日，观看了一部名为《明日边缘》的电影，电影的构思和背后的思维过程令印象深刻。让来概述一下剧情（当然，不会透露高潮部分）。与其他科幻电影不同，这部电影围绕一个双方都拥有的能力展开——即重置时间的能力。人类正在与一个名为“拟态”的外星种族交战。拟态被描述为一个更为进化的外星文明，整个拟态文明就像一个完整的有机体。它有一个中央大脑“欧米茄”，指挥着文明中的所有其他生物。它每时每刻都与文明中的所有其他物种保持联系。“阿尔法”是这个文明的主要战士物种（类似于神经系统），它从“欧米茄”那里接受命令。“欧米茄”有能力在任何时候重置时间。
现在，让以预测分析师的身份来分析这个剧情。如果一个系统有能力在任何时候重置时间，那么每当它的战士物种死亡时，它就会使用这种力量。因此，实际上不会有任何战争，当任何战士物种（阿尔法）死亡时，大脑“欧米茄”将反复测试最佳情况，以最大化人类种族的死亡，并限制阿尔法（战士物种）的死亡数量为零。可以将这想象为“最佳”的预测算法。实际上，这样的算法是不可能被击败的。
以下是不同国家年度收入基尼系数的分布情况：墨西哥的基尼系数排名第二，因此贫富之间的年度收入差距非常大。任务是提出一个准确的预测算法，以估计墨西哥每个人的年度收入范围。收入范围如下：
以下是每个人的可用信息：
需要提出一个算法，为具有以下特征的个体提供准确的预测：
本文将仅讨论如何使用随机森林进行此预测。
随机森林算法类似于决策树（CART）模型的自助法。假设有1000个观测值和10个变量。随机森林尝试构建多个具有不同样本和不同初始变量的CART模型。例如，它将随机抽取100个观测值和5个随机选择的初始变量来构建CART模型。它将重复这个过程（比如说）10次，然后对每个观测值做出最终预测。最终预测是每个预测的函数。这个最终预测可以简单地是每个预测的平均值。
免责声明：本文中的数字是示意性的。假设墨西哥有1.18亿人口。假设随机森林算法选择了1万个观测值，并且只使用一个变量（为了简单）来构建每个CART模型。总的来说，正在寻找5个使用不同变量构建的CART模型。在实际问题中，将拥有更多的人口样本和不同的输入变量组合。
薪资范围：
以下是5个不同CART模型的输出。
使用这5个CART模型，需要为每个薪资类别得出一组单一的概率。为了简单起见，将只取概率的平均值。除了简单的平均值，还考虑投票方法来得出最终预测。为了得出最终预测，让在每个CART模型中定位以下个人资料：
对于这些CART模型中的每一个，以下是薪资范围的分布情况：
最终概率仅仅是不同CART模型中相同薪资范围概率的平均值。正如从这个分析中看到的，这个人有70%的几率属于类别1（低于40,000美元），大约有24%的几率属于类别2。
与简单的CART/CHAID或回归模型相比，随机森林在许多情况下提供了更准确的预测。这些情况通常具有大量的预测变量和巨大的样本量。这是因为它同时捕捉了多个输入变量的方差，并允许大量的观测参与预测。在接下来的一些文章中，将更详细地讨论这个算法，并讨论如何在R上构建一个简单的随机森林。