随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。 解读下上面的话： 1.随机森林属于集成算法，属于集成算法中的bagging，另一种就是boosting了，集成意味着着该算法是多个算法组合而成 2.随机森林是由决策树集成的，这个很好理解，单木为树，多木成林。所以它叫森林，所以你想弄明白什么是随机森林，就必须先整明白什么是决策树。 其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想  随机森林的出现是为了解决决策树泛化能力比较弱的特点，因为决策树就有一棵树，它的决策流只有一条， 泛化能力弱。而随机森林就比较好解决了这个问题。