实战：用Python实现随机森林

因为有Scikit-Learn这样的库，现在用Python实现任何机器学习算法都非常容易。实际上，我们现在不需要任何潜在的知识来了解模型如何工作。虽然不需要了解所有细节，但了解模型如何训练和预测对工作仍有帮助。比如：如果性能不如预期，我们可以诊断模型或当我们想要说服其他人使用我们的模型时，我们可以向他们解释模型如何做出决策的。

在本文中，我们将介绍如何在Python中构建和使用Random Forest，而不是仅仅显示代码，我将尝试了解模型的工作原理。我将从一个简单的单一决策树开始，然后以解决现实世界数据科学问题的方式完成随机森林。本文的完整代码在GitHub上以Jupyter Notebook的形式提供。

理解决策树

决策树是随机森林的构建块，它本身就是个直观的模型。我们可以将决策树视为询问有关我们数据问题的流程图。这是一个可解释的模