0. 决策树的不足

在机器学习方法中，任何一次实现都是基于一个特定的数据集，而这个数据集可能只是训练集中的一次随机抽样，所以才有了所谓的10折交叉验证等方法。在不使用该方法的情况下，很多机器学习算法受到了这种随机性的影响，因此，得到的模型也具有一定的偶然性。而随机森林通过与该方式结合，在一定程度提高了准确性和推广能力。

1. 自助法

自助法

2. 随机森林

2.1 算法流程

对样本数据进行自举法重采样，得到多个样本集，即：每次从原来的 $N$ 个训练样本中又放回的随机抽取 $N$ 个样本（包括可能重复的样本）。
利用重采样样本集作为训练样本构造一个决策树，在构造决策树的过程中，每次从所有候选特征中随机选择 $m$ 个特征（不一定要考虑所有的特征，这是与普通决策树的区别所在），作为当前节点下决策的备选特征，从该特征中进行划分。
重复步骤1,,2，得到一定的数量的决策树后，通过一种方法对这些树的输出进行投票，得到票数最多的类作为最终的输出结果。

2.2 模型评估与参数选择

在第一节中提到，自助法大概有 $1/3$ 的数据无法被用于训练，于是，我们可通过包外估计对算流程步骤2中的 $m$ 值进行选择，确定最佳的 $m$ 值。

3. 缺失数据

一般来说，缺失的特征可能会出现在两种情况下：

在训练集中有部分数据的特征值缺失。
在待分类的样本中，有部分数据的特征值缺失。

3.1 训练数据特征缺失

1. 根据完整样本填充数据

离散值：选取该特征中所占比例较大的特征数据。
连续值：取该特征的中位数或是均值。
在这里插入图片描述
在上图中，第四条数据的Blocked Arteries和Weight特征缺失。根据前三条数据的信息，在特征Blocked Arteries中No最多，Weight中位数为180，因此，填补数据为：
在这里插入图片描述

2. 构造随机森林，并计算所有数据在随机森林模型上的输出结果，构造邻近矩阵（proximity）记录每条数据之间的相似程度。[图片上传失败...(image-8b7e94-1569722308083)]

由于第三条数据和第四条数据结束与同一叶子节点，于是构造的邻近矩阵为：
[图片上传失败...(image-c1d711-1569722308083)]自助法
同样的，对于第二个决策树，假设有：
[图片上传失败...(image-9b562b-1569722308083)]
于是更新矩阵为：
[图片上传失败...(image-38150e-1569722308083)]
依次类推：
假设经过 $10$ 个决策树后，邻近矩阵的结果为：
[图片上传失败...(image-7b05f5-1569722308083)]
相似矩阵中每个元素均除以决策树个数后，结果如下：
[图片上传失败...(image-22284-1569722308083)]

3. 计算每个特征值的权重

特征值的权重计算公式为：
$w_i^j=p_i*\frac{M_i}{\sum M_i} \tag{3.1}$
在公式(3.1)中， $w_i^j$ 代表第 $j$ 个特征的第 $i$ 个特征值， $p_i$ 代表第 $i$ 个特征值在完整数据中所占的比例， $M_i$ 代表第 $i$ 个特征的近似程度。
举个栗子：在特征Blocked Arteries中，有yes和no两个特征值，其中：
对于yes来说：