随机森林
随机森林算法
随机森林算法引言随机森林（Random Forest）是一种经典的集成学习算法，它通过构建多个决策树并结合其结果来进行分类或回归任务。
随机森林算法的特点是能够处理高维数据、解决过拟合问题以及能够评估特征的重要性等。
随机森林算法由Tin Kam Ho于1995年提出，它集成了决策树和随机性的概念。
本文将对随机森林算法的原理、构建过程以及应用领域进行详细介绍。
随机森林的原理随机森林算法的原理主要包括两个方面：决策树和随机性。
决策树决策树是一种基本的分类和回归方法，它使用树形结构来对数据进行分类或预测。
决策树由根节点、内部节点和叶节点组成。
根节点代表整个数据集，内部节点代表一个属性以及它的取值，叶节点代表最终的分类或回归结果。
构建决策树的过程包括选择最佳的属性作为当前节点的划分标准，通过计算信息增益（或基尼指数）选择最佳划分属性。
决策树的构建过程通常涉及递归和剪枝等步骤。
随机性随机森林引入了随机性的概念。
在构建随机森林时，每次构建决策树时，从原始数据集中随机选择一部分样本作为训练集，并且从所有属性中随机选择一部分属性作为划分候选属性。
通过引入随机性，可以使得随机森林中的决策树具有多样性，减少了过拟合的风险。
构建随机森林的过程构建随机森林算法通常包括以下步骤：1.随机选择一部分样本作为训练集。
2.从训练集中随机选择一部分属性作为划分候选属性。
3.构建一棵决策树，并选择最佳的划分属性。
4.重复步骤1-3，构建多棵决策树。
5.对新数据进行预测时，将新数据带入每棵决策树中，并根据决策树的结果进行投票或取平均值来得到最终的分类结果或回归结果。
随机森林算法的重要参数包括决策树的数量、划分属性的数量等。
在构建过程中，可以通过交叉验证等方法选择最优的参数。
随机森林的应用领域随机森林算法在许多领域都有广泛的应用。
以下是随机森林算法的一些典型应用场景：•分类问题：随机森林算法可以用于分类问题，如垃圾邮件过滤、疾病诊断等。
随机森林（RandomForest）
随机森林（RandomForest）1.什么是随机森林简述随机森林是⼀个⾼度灵活的机器学习⽅法，拥有⼴泛的应⽤前景，从市场营销到医疗保健保险。
既可以⽤来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。
也可⽤来预测疾病的风险和病患者的易感性。
随机森林是⼀个可做能够回归和分类。
它具备处理⼤数据的特性，⽽且它有助于估计或变量是⾮常重要的基础数据建模。
随机森林是⼏乎任何预测问题 (甚⾄⾮直线部分) 的固有选择。
它是⼀个相对较新的机器学习的策略（在90 年代产⽣于贝尔实验室 ) 和它可以⼏乎⽤于任何⽅⾯。
思想随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的⼀种算法，它的基本单元是决策树，⽽它的本质属于机器学习的⼀⼤分⽀——集成学习（Ensemble Learning）⽅法。
随机森林的名称中有两个关键词，⼀个是“随机”，⼀个就是“森林”。
“森林”我们很好理解，⼀棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的⽐喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。
“随机”的含义我们会在下边部分讲到。
其实从直观⾓度来解释，每棵决策树都是⼀个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于⼀个输⼊样本，N棵树会有N个分类结果。
⽽随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是⼀种最简单的 Bagging 思想。
2.相关知识集成学习集成学习通过建⽴⼏个模型组合的来解决单⼀预测问题。
它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。
这些预测最后结合成单预测，因此优于任何⼀个单分类的做出预测。
随机森林是集成学习的⼀个⼦类，由于它依靠于策率树的合并。
信息、熵以及信息增益的概念这三个基本概念是决策树的根本，是决策树利⽤特征来分类时，确定特征选取顺序的依据。
理解了它们，决策树你也就了解了⼤概。
引⽤⾹农的话来说，信息是⽤来消除随机不确定性的东西。
当然这句话虽然经典，但是还是很难去搞明⽩这种东西到底是个什么样，可能在不同的地⽅来说，指的东西⼜不⼀样。
随机森林规则
随机森林规则随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，通过投票或平均值来决定最终的预测结果。
随机森林规则是指用于构建随机森林的一系列规则和步骤。
本文将介绍随机森林规则的基本原理、构建流程以及应用领域等内容。
一、随机森林的基本原理随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是基于不同的样本和特征进行训练。
在构建随机森林的过程中，首先从原始数据集中随机选择一部分样本，形成一个新的训练集。
然后，对于每个决策树，随机选择一部分特征作为输入，以降低过拟合的风险。
最后，通过投票或平均值的方式，确定最终的预测结果。
随机森林的基本原理是基于"集思广益"的概念。
通过组合多个决策树的预测结果，可以降低单个决策树的错误率，从而提高整体的准确率。
同时，由于每个决策树都是基于不同的样本和特征进行训练，随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。
二、随机森林的构建流程1. 数据准备：首先，需要准备训练数据集，包括输入特征和对应的目标变量。
通常情况下，需要将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
2. 样本抽样：从训练集中随机选择一部分样本，形成一个新的训练集。
样本抽样可以通过有放回或无放回的方式进行，以确保每个样本都有机会被选中。
3. 特征选择：对于每个决策树，随机选择一部分特征作为输入。
特征选择可以通过随机抽样的方式进行，以降低过拟合的风险。
4. 决策树构建：利用选定的训练集和特征，构建决策树模型。
决策树的构建过程可以采用递归分割的方式，通过最小化不纯度指标（如基尼系数或熵）来选择最佳的划分点。
5. 随机森林构建：重复上述步骤，构建多个决策树。
每个决策树的训练集和特征选择都是随机的，以增加模型的多样性。
6. 预测结果：对于新的样本，通过投票或平均值的方式，确定最终的预测结果。
投票方式是指将每个决策树的预测结果进行统计，选择票数最多的类别作为最终的预测结果。
平均值方式是指将每个决策树的预测结果进行平均，得到最终的预测值。
随机森林通俗理解
随机森林通俗理解
随机森林通俗理解：
随机森林(Random Forests)是一种分类和回归的机器学习方法，它是对决策树的扩展，由多个决策树组成，它们具有强大的泛化能力，可以处理非线性问题。
这种方法可以帮助我们更好地理解数据，并有效地预测未来结果。
随机森林最早由Breiman于2001年提出，其核心思想是基于多个决策树的集成方法，即将多个决策树结合起来，以期得到更准确的预测结果。
随机森林的优势在于，它不仅可以提供准确的预测，而且还可以衡量特征的相关性，从而发现数据中的模式。
随机森林的工作原理如下：
1、首先，从原始数据集中抽取N个子数据集，每个子数据集包含M个特征，每个特征都有K个不同的值；
2、然后，使用每个子数据集训练一棵决策树，每棵树都可以根据训练数据生成一组预测结果；
3、最后，将每棵树的预测结果汇总，用来预测新的数据。
因此，随机森林的工作原理就是在训练数据上训练多个决策树，然后将它们的预测结果汇总，从而提高预测精度。
随机森林的优势如下：
1、随机森林的泛化能力很强：它比单个决策树的泛化能力要强，降低了过拟合的风险；
2、随机森林能够处理非线性问题；
3、随机森林可以检测特征之间的相关性，从而发现数据中的隐藏模式；
4、随机森林运行效率较高，可以解决大数据集的问题。
总之，随机森林是一种强大的机器学习方法，它可以有效地处理大型数据集，改善模型的泛化能力，还可以检测特征之间的相关性，从而发现数据中的隐藏模式。
随机森林的原理及分析结果
随机森林的原理及分析结果
随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它将多个决策树组合在一起，形成一个森林。
每个决策树都是从数据样本中随机选择特征来进行划分，这样可以降低模型的方差和泛化误差。
随机森林还使用袋装法（Bagging）来从样本中进行有放回抽样，以产生多个训练集来进行模型的训练。
随机森林的主要优点是可以处理高维数据、具有较高的准确性、可以处理缺失数据和异常值等。
随机森林的分析结果主要包括以下方面：
1. 特征重要性分析：随机森林通过测量每个特征的重要性程度来评估它们对模型的贡献。
特征重要性可以衡量每个特征对预测结果的贡献程度，可以用于特征选择和预测模型的解释。
2. 模型的性能指标：与其他机器学习模型一样，随机森林的性能可以使用诸如准确率、精确率、召回率、F1值和ROC曲线等指标进行评估。
3. 可解释性分析：与其他集成算法相比，随机森林的结果更容易解释。
通过查看决策树的规则、特征的重要性和不同特征的组合，可以更好地理解模型是如何做出预测的。
4. 超参数调优结果：随机森林算法的性能很大程度上取决于其超参数的选择，如决策树数量、决策树深度、特征选择和最小叶节点数等。
通过分析调优结果，可以得出在特定数据集和任务上最优的超参数组合。
随机森林数学公式
随机森林数学公式随机森林数学公式随机森林(Random Forest)是一种强大的机器学习算法，它通过构建多个决策树并进行集成，能够有效地处理分类和回归问题。
下面是随机森林的相关公式及其解释说明：决策树公式决策树是随机森林的基本组成部分，其公式包括以下几个方面：求信息增益公式信息增益用于衡量在特征取值划分下的信息量减少程度，其公式为：ΔH(D,A)=H(D)−∑|D v| |D|Vv=1H(D v)其中，H(D)是数据集D的初始信息熵，H(D v)是特征A取值为v时的条件熵，V为特征A的取值个数，|D|是数据集D的样本数量，|D v|是特征A取值为v时的样本数量。
求基尼指数公式基尼指数用于度量数据集的纯度，其公式为：KGini(D)=1−∑(P k)2k=1其中，K为数据集D中类别的个数，P k为数据集D中属于第k类的样本占总样本的比例。
决策树构建算法公式决策树的构建算法通常是基于信息增益或基尼指数进行特征选择。
建立决策树的公式如下：输入：训练集D，特征集A，阈值ϵ输出：决策树T1.若D中样本全属于同一类别C，则将T作为单节点树，标记为C，返回T；2.若A为空集，即已无特征可供选择，则将T作为单节点树，标记为D中样本数最多的类别C，返回T；3.根据信息增益或基尼指数选择最优特征A∗；4.若A∗的信息增益或基尼指数小于阈值ϵ，则将T作为单节点树，标记为D中样本数最多的类别C，返回T；5.否则，根据特征A∗的取值将D划分为子集D1,D2,...,D v；6.对于每个子集D v，递归调用以上步骤，构建子树T v；7.将T v连接到T上。
随机森林公式随机森林是通过集成多个决策树进行预测或分类的算法，其公式包括以下几个方面：随机森林生成公式随机森林生成的公式为：RF(X)=1T∑f tTt=1(X)其中，RF(X)表示随机森林对样本X的预测结果，T表示随机森林中决策树的数量，f t(X)表示第t棵决策树对样本X的预测结果。
介绍随机森林
介绍随机森林
随机森林是一种集成学习（Ensemble Learning）算法，通过组合多个决策树来提高模型的准确性和稳定性。
它适用于分类和回归问题，是一种强大且广泛使用的机器学习算法。
**算法原理**：
随机森林的核心思想是通过构建多棵决策树，将它们的预测结果综合起来，以减少过拟合和提高预测准确性。
随机森林引入了两个随机性来源：随机选择样本和随机选择特征。
**训练过程**：
1. 数据集：随机从训练集中有放回地抽取样本，构建多个不同的训练子集。
2. 特征选择：对每个子集，随机选择一部分特征作为决策树的输入特征。
3. 构建决策树：基于子集和选定的特征，构建多棵决策树，可以使用随机分割策略。
4. 集成预测：对于分类问题，使用投票法（多数表决）确定最终类别标签；对于回归问题，使用平均值或加权平均值。
**优缺点**：
优点：
- 提高预测准确性：随机森林组合多个决策树，能够降低过拟合风险，提高模型的稳定性和准确性。
- 处理大量特征：能够处理高维数据，不需要特征选择。
- 鲁棒性：对于异常值和噪声有一定的容忍度。
- 可解释性：能够衡量特征的重要性，提供有关特征对预测的贡献。
缺点：
- 训练时间较长：由于构建多棵决策树，训练时间相对较长。
- 内存消耗：需要存储多棵决策树，占用较多内存。
- 不适用于在线学习：需要重新训练整个随机森林，不适用于动态数据。
随机森林在许多领域中表现出色，如金融风控、医疗诊断、图像识别等。
通过调整参数，例如决策树数量和最大深度，可以优化随机森林模型的性能。
随机森林
随机森林定义：随机森林是一个分类器，它有一系列的单株树决策器{h （X,，θk ）；k=1，......}来组成,其中{θk }是独立同分布的随机变量。
再输入X 时，每一棵树只投一票给它认为最合适的类。
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定,构成随机森林的基础分类器称为决策树。
Leo Breiman 和Adele Cutler 发展出推论出随机森林的算法。
这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho 所提出的随机决策森林（random decision forests ）而来的。
这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造决策树的集合。
随机森林是一个组合分类器，构成随机森林的基础分类器是决策树。
决策树算法决策树可以视为一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。
树中包含3个节点：根节点。
内部节点，终节点（叶子节点）。
决策树只有一个根节点，是全体训练集的结合。
树中的每个内部节点都是一个分裂问题，它将到达该节点的样本按某个特定的属性进行分割，可以将数据集合分割成2块或若干块。
每个终结点（叶子节点）是带有分裂标签的数据集合，从决策树的根节点到叶子节点的每一条路径都形成一个类；决策树的算法很多，例如ID3算法，CART 算法等。
这些算法均采用自上而下的贪婪的算法，每个内部节点选择分类效果最好的属性进行分裂节点，可以分为两个或若干个子节点，继续此过程到这可决策树能够将全部训练数据准确的分类，或所有属性都被用到为止。
具体步骤如下：1)假设T 为训练样本集。
2)选择一个最能区分T 中样本的一个属性。
3)创建一个数的节点，它的值是所选择的属性，创建此节点的子节点，每个子链代表所选属性的唯一值，适用子链的值进一步将样本细分为子类。
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随机森林基础内容：这里只是准备简单谈谈基础的内容，主要参考一下别人的文章，对于随机森林与GBDT，有两个地方比较重要，首先是information gain，其次是决策树。
这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial，与Information Gain Tutorial。
Moore的Data Mining Tutorial系列非常赞，看懂了上面说的两个内容之后的文章才能继续读下去。
决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法，每次分割的时候，都将当前的空间一分为二，比如说下面的决策树：就是将空间划分成下面的样子：这样使得每一个叶子节点都是在空间中的一个不相交的区域，在进行决策的时候，会根据输入样本每一维feature的值，一步一步往下，最后使得样本落入N个区域中的一个（假设有N个叶子节点）随机森林(Random Forest):随机森林是一个最近比较火的算法，它有很多的优点：∙在数据集上表现良好∙在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势∙它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择∙在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要∙在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计∙训练速度快∙在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响∙容易做成并行化方法∙实现比较简单随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。
在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。
在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意- 采样与完全分裂。
首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。
对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。
假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。
这样使得在训练的时候，每一棵树的输入样本都不是全部的样本，使得相对不容易出现over-fitting。
然后进行列采样，从M 个feature中，选择m个(m << M)。
之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出决策树，这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续分裂的，要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。
一般很多的决策树算法都一个重要的步骤- 剪枝，但是这里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现over-fitting。
按这种算法得到的随机森林中的每一棵都是很弱的，但是大家组合起来就很厉害了。
我觉得可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们从M个feature中选择m让每一棵决策树进行学习），这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新的问题（新的输入数据），可以用不同的角度去看待它，最终由各个专家，投票得到结果。
随机森林的过程请参考Mahout的random forest。
这个页面上写的比较清楚了，其中可能不明白的就是Information Gain，可以看看之前推荐过的Moore的页面。
随机森林算法详解：定义：随机森林是一个分类器，它有一系列的单株树决策器{h （X,，θk ）；k=1，......}来组成,其中{θk }是独立同分布的随机变量。
再输入X 时，每一棵树只投一票给它认为最合适的类。
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定,构成随机森林的基础分类器称为决策树。
Leo Breiman 和Adele Cutler 发展出推论出随机森林的算法。
这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho 所提出的随机决策森林（random decision forests ）而来的。
这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造决策树的集合。
随机森林是一个组合分类器，构成随机森林的基础分类器是决策树。
决策树算法决策树可以视为一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。
树中包含3个节点：根节点。
内部节点，终节点（叶子节点）。
决策树只有一个根节点，是全体训练集的结合。
树中的每个内部节点都是一个分裂问题，它将到达该节点的样本按某个特定的属性进行分割，可以将数据集合分割成2块或若干块。
每个终结点（叶子节点）是带有分裂标签的数据集合，从决策树的根节点到叶子节点的每一条路径都形成一个类；决策树的算法很多，例如ID3算法，CART 算法等。
这些算法均采用自上而下的贪婪的算法，每个内部节点选择分类效果最好的属性进行分裂节点，可以分为两个或若干个子节点，继续此过程到这可决策树能够将全部训练数据准确的分类，或所有属性都被用到为止。
具体步骤如下：1)假设T 为训练样本集。
2)选择一个最能区分T 中样本的一个属性。
3)创建一个数的节点，它的值是所选择的属性，创建此节点的子节点，每个子链代表所选属性的唯一值，适用子链的值进一步将样本细分为子类。
对于3)创建的三个子类（1）如果子类的样本满足预定义的标准，或者树的这条路的剩余可选属性集为空，为沿此路径的新的样本指定类别。
（2）如果子类不满足于定义的标准，或者至少有一个属性能细分树的路径，设T 为当前子类样本的集合，返回步骤2），以下简单的给出二分树的结构图示：根节点 中间节点 叶节点 规则1 叶节点 规则2中间节点建树算法在属性的选择标准非常重要。
属性的选择的方法有很多种，例如信息增益（information gain）、信息增益比（information gain ratio）Gini指标（Gini Index）等方法。
ID3算法依据信息增益来选择属性。
信息增益是在熵作为尺度的，是衡量属性对训练数据的分类的能力的标准。
CART算法是利用Gini指标作为尺度来分裂属性的。
Gini指标适用于二进制连续数值等类型的字段。
为了防止决策树和训练样本集的过度拟合，需要对决策树进行剪枝。
剪枝通常有事先剪枝法和事后剪枝法两种方法。
事先剪枝法事建树过程中判断当前节点是否需要继续划分的简直方法。
通常是通过重要性检测（ 2或信息增益等）判断是否停止分裂节点。
事后剪枝方法是让树“充分成长”之后在判断是否进行停止分裂节点。
常用到的方法是根据错误分类率（或决策树编码长度）进行决策树的事后剪枝。
决策树具有以下四个优点：决策树方法不需要假设先验概率的分布，这种非参数化的特点使其具有更好的灵活性和鲁棒性。
决策树方法不仅可以利用连续实数或离散的数值样本，而且可以利用“语义数据”比如离散的语义数据：东、南、西、北等。
决策树方法产生的决策树或产生式规则具有结构简单直观，容易理解以及计算效率高的特点。
决策树方法能够有效地抑制训练样本噪音和解决属性缺失问题。
因此可以防止由于训练样本存在噪声和数据确实引起的精度降低。
但决策树也有与生俱来的缺点：1）分类规则杂2）收敛到非全局的局部最优解3）过度拟合由于分类复杂则它可能过于适合噪声从而导致过度拟合问题。
为了克服以上的缺点，引入了另一种预测模式——随机森林。
随机森林的特征随机森林具有以下的特征：在现有的算法中随机森林算法的精度是无可比拟的。
随机森林能够有效地处理大的数据集。
随机森里面可以处理没有删减的成千上万的变量。
随机森林能够在分类的过程中可以生成一个泛化误差的内部无偏估计。
随机森林是一种有效地估计缺失数据的一种方法，当数据集中有大比例的数据缺失时仍然可以保持精度不变。
在不平衡的数据集的类别总图中可以平衡误差。
保存生成的随机森林以备解决其他的数据。
技术原型的计算可以给出变量之间的相关性和分类的信息。
可以计算实例组之间的相似度，可以用来做聚类分析，确定异常点（通过缩放比例）给出数据集的有趣诠释。
上述的能力可以为没有标签的数据导出无监督的聚类方法和异常点检测。
随机森林提供了一种检测变量交互作用的实验方式。
特别值得注意的是随机森林的运行速度非常的块并且不会产生过度拟合，可以根据需要来生成任意多的树。
基于随机树上的诸多优点，随机森林在当前的机器学习领域是一个新的研究热点。
随机森林的理论基础随机森林之所有那么多的优点，是因为有强大的数学知识做后盾。
一个随机森林是否能够进行正确的分类，分类的效果如何，以及如何评价随机森林的分类效果都有数学知识的基础。
R.F 不会过度拟合的保证——大数定律随机森林的一个与众不同的特征就是它不会产生过度拟合。
那么它为什么不会产生过度拟合呢？不会产生过度拟合的理论依据是什么呢？下面解释这一个问题。
给定一系列分类器h （x ，θ1），h （x ，θ2），，，，，，h （x ，θk ）随机取出服从随机向量Y ,X 分布的训练集。
定义边际函数为：))((max ))((),(j x I a y x I a Y X h v h v m k k y j k k g =-==≠其中I(.)是示性函数，(.)v k a 表示取平均。
于是，边际函数刻画了在正确分类Y下X 的得票超过其他分类的最大平均得票数的程度。
该值越大，表明分类器的置信度越高。
泛化误差由下式得出：)0),((,<=*Y X P m P E g Y X 其中，下标X,Y 表明了概率的定义空间。
在随机森林中，)(x h k =h （x ，θk ）。
当树的数目很大时，它会遵循大数定律，因此树的结构为：随着分类树数目的增加，由于所有的序列θi ，*pE 几乎处处收敛到)0),((max )),(((,<=-==≠j x h y y X h p p p Y j Y X θθθθ其中θ是对应单棵树决策树的随机变量，h （x ，θ）是基于x 和θ的输出。
这以结果解释了为什么随机森林不会随着分布树的增加而产生过拟合，但是却有一个有限的繁华误差值。
它的依据是大数定律。
在有关随机森林的实验中，装袋方法和随机特征选择并行应用。
袋装方法的每一个新的训练集都是在原始训练集中通过一种叫做步步为营法随机重复采样得到的。
应用这种方法的训练集一般只能包含原训练集中大约百分之六十七的样本，其余的样本作为袋外数据，基于新的训练集生成树可以充分的成长，不进行剪枝。
应用袋装方法的两个原因。
其一，当使用随机特征时，结合袋装方法可以提高精度。
其二，袋装方法可以对一个树集的总体泛化误差*pE 不断变化的上界进行估计，与效能和相关性的估计一样的好。