前面介绍过决策树的三种实现：ID3算法，C4.5算法和CART算法。虽然这些决策树有很多优良的性质，比如训练时间
复杂度较低，模型容易展示等等，但是同时单决策树有一些不好的地方，比如容易over-fitting，虽然剪枝可以减
少这种现象的发生，但是还是不够的。为了减少决策树的不足，近年来又提出了许多模型组和+决策树的算法，这些算
法都是生成N棵决策树，虽然这N棵树都很简单，但是它们综合起来就很强大了。今天就来介绍随机森林。
Contents
1. 随机森林的基本原理
2. 随机森林的具体步骤
3. 随机森林的优点
4. 随机森林开源框架
1. 随机森林的基本原理
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类型是由每个树输出类别的众数而定。顾
名思义，随机森林就是用随机的方式构建一个森林，这个森林由很多的决策树构成，随机森林的每棵决策树之间是
没有关联的。在建好随机森林后，当有一个新的样本输入后，就让森林中的每棵决策树都进行判断，最终的预测结
果就是这N棵决策树的众数对应的种类。
2. 随机森林的具体步骤
在随机森林中，最重要的是如何构造一个随机森林。假设数据样本数为N，那么每棵决策树采样的样本数也就是N，
每个样本的属性个数为M，在每个决策树构造过程中，每个节点随机选择m个属性计算最佳分裂方式进行分裂。具
体步骤如下
（1）有放回地随机选择N个样本，用这N个样本来训练一棵决策树。
（2）每个样本有M个属性，在决策树中需要分裂节点时，从这M个属性中随机选取m个属性，一般来说m << M，
然后从这m个属性中采用某种策略选择最佳属性作为当前节点的分裂属性。
（3）每棵决策树的每个节点的分裂都按照步骤（2）进行，直到不能分裂为止。
（4）对于每棵决策树都这样建立，就得到了随机森林。
随机森林的随机性体现在每棵树的训练样本是随机的，树中每个节点的分裂属性也是随机选择的。有了这2个随机
因素，即使每棵决策树没有进行剪枝，随机森林也不会产生过拟合的现象。
随机森林中有两个人为控制参数：森林中树的数量（一般选取值较大）和m值的大小（一般选取为M的平方根）。
3. 随机森林的优点
随机森林有很多优点，具体如下
（1）分类结果更加准确
（2）可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择
（3）即使有很大部分数据遗失，仍可以维持高准确度
（4）学习过程快速
（5）在训练完成后，能够给出哪些属性比较重要
（6）容易实现并行化计算
（7）在训练过程中，能够检测到属性之间的相互影响
4. 随机森林开源框架
在机器学习中，随机森林有很多开源框架，现在就来介绍一些。
（1）Julia中的框架
在julia中，有一个叫做DecisionTree的模块，里面有随机森林用于分类和回归。具体可以看下面链接
链接：https://github.com/bensadeghi/DecisionTree.jl/blob/master/README.md
（2）Python中的框架
Python中有一个机器学习库，叫做ScikitLearn，有关于随机森林的框架。参考这里
（3）其它语言中的随机森林
除了上述语言的随机森林，还有R语言中的随机森林，百度也有随机森林框架，不过针对的是64位的Linux
系统，更多框架网上查阅即可。
Go语言的随机森林实现：https://github.com/fxsjy/RF.go
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