关键词：
参考技术A 集成学习通过构建多个学习器，将结果进行整合，已获得比单一学习器更好的泛化性能。目前集成学习方法分类两类，一类的Boosting算法，学习器之间有较强的依赖关系，串行学习；另一类是Bagging算法，学习器之间无依赖关系，可以并行学习，随机森林(Random Forest,RF)是典型的Bagging集成学习算法。Bagging是“Bootstrap aggregation”的简写，代表一种自主采样法：从原始数据集中，有放回地重采样n个样本，形成一个新的数据集；假设每个样本的维度是a,，再随机抽取k个特征训练一个决策树；以上两步重复m次，就得到随机森林模型(m个决策树)，最终通过投票的方式得到最终预测结果。
Bagging算法是一种集合模型训练的框架，通过多次抽样训练多个弱学习器，集合弱学习器(弱学习器低偏差，高方差)的结果提高模型的泛化能力。如果弱学习器是决策树，多个决策树模型就构成随机森林，弱学习器还可以是其他学习器。
决策树属于非参数学习算法，可用于解决分类和回归的问题。回归问题的结果是叶子结点的样本平均值。
决策树的构建步骤主要分为三部分：
在随机森林中计算某个特征X的重要性，方法如下:
（1）对于随机森林中的每一棵树，使用响应的（OOB）袋外数据计算分类误差，记为errOOB1。
（2）随机将袋外数据所有样本的特征X加入噪声（随机改变特征X 的取值），再次计算分类误差，记为errOOB2。
（3）假设随机森林有N棵树，特征X的重要性为 .。若给某个特征加入噪声后，袋外数据的准确性大幅下降后，说明该特征重要程度比较高。
(如有不同见解，望不吝赐教!!!)
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