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一、决策树集合
单一决策树会对训练数据的变化很敏感。例子：输入十个数据，判断是否是猫。只替换其中一个数据，信息增益最高的分裂特征就发生了改变，决策树就发生了变化。
使用决策树集合可以使算法更加健壮。例子：使用三棵决策树，输入新数据预测是否是猫，然后根据三颗决策树的结果投票决定预测结果。
二、决策树算法
2.1 替换采样
替换采样：从训练数据(数量为M)中随机抽取一个记录下来，把这个数据再放回去，再进行随机抽取，直到采样数量达到M
例子：假设袋子里有四颗不同颜色的积木，替换采样方法：
- 从袋子里随机取出一个积木（绿色）
- 然后把该积木放回袋子里，再次随机取出一个积木（黄色）
- 然后积木放回袋子里，再次随机取出一个积木（蓝色）
- 然后积木放回袋子里，再次随机取出一个积木（蓝色），此时采样数量一共是4，停止采样。
2.2 袋状决策树
步骤：
- 通过对训练集进行有放回的替换采样，生成多个随机训练集。例如训练集一共有m个数据，通过替换采样抽取m个数据组成一个随机训练集，重复B次，生成B个随机训练集。
- 在每个随机训练集上训练一颗决策树，一共训练出B棵决策树。
- 最终的预测结果通过这B棵决策树的预测结果进行平均或投票来确定
（B一般取一百左右，B如果太大了，就会导致显著减缓计算减缓，但不能显著提高整体的算法性能）
袋状决策树的核心思想是：通过减少模型的方差来提高模型的泛化能力
2.3 随机森林算法
即使有替换采样，生成多个随机训练集，但是通过这些随机训练集训练出的不同模型，有时依旧会存在不同模型在根节点上使用相同的特征进行分裂。因此可以在每个节点分割时，随机选择部分特征，只从这部分特征中选择信息增益最大的特征进行分裂。
步骤
- 对原始数据集进行有放回的随机抽样，生成多个随机训练集
- 在每个随机训练集上训练一棵决策树。在每个节点分割时，随机选择部分特征进行考虑。例如一共n个特征，随机选取k个特征（k<n，可如
），从这k个特征中选取信息增益最大的特征进行分裂。
- 对所有决策树的预测结果进行平均（回归任务）或投票（分类任务）以得到最终预测结果
随机选取部分特征训练决策树的优点：
- 减少各决策树之间的相似性，形成的随机森林模型泛化能力更强
- 提高计算效率：选择少部分特征可以减少计算复杂度，加快模型的训练速度
- 减轻过拟合：较少的特征值帮助决策树更具随机性
随机森林算法优点：
- 随机采样：算法对数据进行了大量的小修改，训练集的任何微小变化不会对算法整体有太大影响，提高模型稳定性。
- 随机特征：不仅加快了训练速度，减少了计算开销，而且通过增加模型的随机性，使得模型对于未见过或未见特征的数据有更好的泛化能力
2.4 XGBoost算法
与 Bagging 不同，Boosting 是一种串行过程，每个基模型在训练时都会关注前一个模型中被错误分类的样本，即每次替换取样时，会有更高概率去选取之前被错误分类的数据，从而不断提高整体模型的准确性
XGBoost算法特点：
- boosted树拥有很多开源实现
- 非常快速有效
- 很好的选择默认分裂标准和停止分裂标准
- 内置正则化
- 高竞争算法
XGBoost算法的代码实现：
分类算法：
回归算法：
三、决策树和神经网络对比
3.1 决策树和树集合特点
- 很好地处理结构化数据（表格数据）
- 不推荐处理费结构化数据，例如图片、音频和文本
- 训练快速
- 小决策树可能是人类可解释的，可以打印出决策树，理解它是如何做决定的
3.2 神经网络特点
- 很好地处理所有类型数据，包括结构化数据和非结构化数据
- 训练比决策树慢
- 可以使用迁移学习
- 如果正在构建一个由多个机器学习模型协同工作的系统，把多个神经网络串在p一起训练可能比训练多个决策树容易
学习来源：吴恩达机器学习，17.1-17.5节