上篇文章说了好多好多随机森林的优势，那么到底随机森林这种东西，到底是怎么搞出来的呢？那么今天这篇文章，我们来讲讲随机森林的实现算法。
随机森林是Bagging（自举聚集法Bootstrap Aggregating的英文缩写）思想的一种实现，从名字就可以看出来袋装……
那么他的算法实现，有以下几个关键字：
01随机
首先是要在原始数据集上，随机的抽取K个样本，组成新的数据集，这个新的数据集就是用来做训练的数据集：
02有放回
随机抽样的时候，采用的是有放回的模式，也就是某一条数据可能会被重复的抽样，这样就保证了抽样过程所有模型分类结果上的概率都是相同的。
03
OOB （ Out Of Bag ，袋外数据）
算法的思想叫做袋装法，但是抽样不可能把所有数据都加入运算，Bagging的采样中，每轮大约有36.8%的数据，不会被采样采中，那么这些数据就叫做袋外数据，这些没有参与模型训练的数据，就可用它来对模型的泛化能力进行检验。
04投票
生成多颗树之后，对样本进行分类的时候，可能会得出多个结果，算法就会采用最简单的投票法：
如果是分类问题，得票最多的类别作为最终结果；
如果是回归问题，那么所有结果的平均数作为结果。
只要理解了Bagging，那么随机森林就很好理解了，随机森林就是Bagging思想的一种实现，只是在一些细节上做了直接的规定与设计：
弱分类器：随机森林算法采用了CART树（Classification And Regression Tree 二分决策树）作为弱学习分类器。
那么啥叫弱分类器呢？弱分类器从名字上就可以看出，弱指的是分类的能力，结构简单，容易构造，当然也容易错，所以叫做弱。有弱自然就有强，强分类器的构造负责，分类能力也强，结果也准确得多。
而一般强分类器是由多个弱分类器组合而成：
这个特征，成为随机森林的主要特征，业界在习惯上，把采用CART树的作为弱学习器的Bagging方法，就叫做随机森林。
随机选择：
随机森林会对特征也进行随机选择，而Bagging是采用全部特征进行构建决策树的。随机选择特征值，归类到数据结构上，也就是随机去选择列：
随机森林用的CART树只会去随机选择一部分特征来进行建模，这个数量一般是总特征数目的开方。
以上两点，就是随机森林针对Bagging算法的最核心的区别，关于更多的算法，大家请参阅相关文档，下面进入实现时间：
说到这里，算法部分就暂时告一段落了，机器学习目前是比较前沿的内容，网络上的资源也汗牛充栋，我这里的内容也大多数是拾人牙慧，所以下一篇准备讲讲在ArcGIS里面怎么用，讲完就暂时停掉这一节，如果有更多的需求，大家可以关注一些互联网上的资料。
代码和数据，请大家到虾神的github上面下载：
https://github.com/allenlu2008/PythonDemo
