随机森林是一种由决策树构成的集成算法，他在很多情况下都能有不错的表现。

本文将介绍随机森林的基本概念、4 个构造步骤、4 种方式的对比评测、10 个优缺点和 4 个应用方向。

随机森林属于 集成学习 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称） 方法。如果用图来表示他们之间的关系如下：

决策树 – Decision Tree

在解释随机森林前，需要先提一下决策树。决策树是一种很简单的算法，他的解释性强，也符合人类的直观思维。这是一种基于if-then-else规则的有监督学习算法，上面的图片可以直观的表达决策树的逻辑。

了解详情：《一文看懂决策树 – Decision tree（3个步骤+3种典型算法+10个优缺点）》

随机森林 – Random Forest | RF

随机森林是由很多决策树构成的，不同决策树之间没有关联。

当我们进行分类任务时，新的输入样本进入，就让森林中的每一棵决策树分别进行判断和分类，每个决策树会得到一个自己的分类结果，决策树的分类结果中哪一个分类最多，那么随机森林就会把这个结果当做最终的结果。