人工智能安全：原理与实践 课件 第5章 随机森林算法的安全应用(5.1随机森林算法原理简介)_第1页
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李剑博士，教授，博士生导师网络空间安全学院lijian@January23,2025第5章随机森林算法的安全应用5.1随机森林算法原理简介本章介绍随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果，提升模型的准确性和鲁棒性。本章主要学习的基础知识是随机森林（RandomForest）算法，也是一种主要的机器学习算法之一。在此基础上实践一个基于随机森林算法的图像去噪安全应用系统。。1.随机森林算法的概念

随机森林是一种由LeoBreiman和AdeleCutler在2001年提出的集成学习方法。随机森林算法既可以用于分类任务，也适用于回归问题。随机森林通过引入随机样本和随机特征选择来构建不同的决策树，增加模型的多样性，从而有效减少过拟合风险，特别在处理高维度特征和噪声数据时表现优异。2.随机森林算法的原理随机森林算法的基本思想是通过“随机化”和“集成”的策略来提升单棵决策树的表现，最终构建出一个更加稳健的模型。随机森林是由多棵决策树组成的集成模型，每棵树的构建过程都基于随机样本和随机特征，使得各决策树在训练过程中彼此独立，从而提升整体模型的泛化能力。模型的输出是通过多数投票法（分类任务）或平均法（回归任务）来生成最终的预测结果。随机森林算法通过以下两个关键策略来实现“随机化”：1.数据集随机化（Bagging）2.特征随机化3.随机森林算法的工作流程随机森林算法的一般工作流程如下：1.选择样本2.随机特征选择3.构建多棵决策树4.聚合结果4.随机森林算法的优缺点随机森林算法的优点如下：（1）高准确率：通过集成多个决策树来减少过拟合，提高模型的预测准确性。（2）抗过拟合能力强：相比于单一的决策树，随机森林更不容易过拟合。（3）能够处理高维数据，且不需要进行特征选择。（4）能够评估特征的重要性，为特征选择提供直观的指导。（5）适用性广泛：可以应用于分类和回归任务，同时也能处理缺失数据。4.随机森林算法的优缺点随机森林算法的缺点如下：1.高计算成本：2.模型解释性差3.多数类偏向小结本小节主

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