独家 | 一文读懂随机森林的解释和实现（附python代码）

如今由于像Scikit-Learn这样的库的出现，我们可以很容易地在Python中实现数百种机器学习算法。它们是如此易用，以至于我们通常都不需要任何关于模型底层工作机制的知识就可以使用它们。虽然没必要了解所有细节，但了解某个机器学习模型大致是如何工作的仍然有帮助。这使得我们可以在模型表现不佳时进行诊断，或者解释模型是如何做决策的，这一点至关重要，尤其当我们想要说服别人相信我们的模型时。 

在本文中，我们将介绍如何在Python中构建和使用随机森林（Random Forest）。除了查看代码之外，我们还将尝试了解此模型的工作原理。因为随机森林由许多决策树（decision tree）组成，所以我们先来了解一下单个决策树如何在一个简单的问题上进行分类。随后，我们将使用随机森林来解决一个现实世界中的数据科学问题。本文的完整代码在GitHu