随机森林算法是数据科学领域中广受欢迎的一种集成学习方法，它在分类和回归问题上表现出色。随机森林通过构建多个决策树来提高模型的泛化能力，从而减少过拟合的风险。
随机森林的主要目标
使用单个决策树存在一些缺点，例如模型可能会捕捉到训练数据中的噪声，导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳，这种现象称为过拟合。过拟合的特征是模型具有低偏差和高方差。
随机森林通过构建多个决策树来解决这个问题。每个决策树只使用部分训练数据进行训练，这样可以减少单个决策树对训练数据的依赖，从而降低过拟合的风险。
随机森林如何避免过拟合
随机森林算法在训练每个决策树时，并不是使用全部的训练数据，而是进行行和列的抽样，这种抽样方式称为自助采样（bootstrap sampling）。每个决策树的训练数据都是随机抽取的，并且允许重复。
在分类问题中，随机森林通过多数投票的方式来确定最终的分类结果；在回归问题中，则通过计算所有决策树输出的平均值或中位数来确定最终的回归结果。
随机森林的抽样策略
在分类问题中，随机森林会从所有特征中随机选择根号p个特征进行训练，其中p是数据集中独立特征的总数。在回归问题中，随机森林会从所有特征中随机选择p/3个特征进行训练。
随机森林的并行处理
library(caTools)
library(randomForest)
data <- read.csv('bank_note_data.csv', header=T)
str(data)
set.seed(123)
split <- sample.split(data, SplitRatio = 0.8)
train <- subset(data, split==T)
test <- subset(data, split==F)
random_model <- randomForest(Class~., data=train, mtry=2, ntree=500)
eval <- predict(random_model, test)
confusionMatrix(table(eval, test$Class))