分类模型——随机森林
用于数据分析算法的分类模型有很多种 ，比如决策树、人工神经网络、朴素贝叶斯 ，随机森林等 。本次必一BSports重点介绍“随机森林”模型如何绘制成图形 。
随机森林（Random Forest）是一种由决策树构成的集成学习算法 ，基本单元是决策树 ，通过建立多个决策树模型的组合来解决预测问题 。单个的决策树模型如下：
构造随机森林有四个步骤：
1、随机抽样 ，组建单个决策树
针对研究对象抽取样本（每次抽取样本后放回） ，通过选择好的样本用来训练一个决策树 ，作为决策树根节点处的样本 。
2、随机选取属性做分裂节点
每个样本有多个属性 ，根据不同属性 ，在决策树的每个节点进行分裂（属性很多时可以抽取样本属性） 。
3、重复步骤二 ，直到不能再分裂
4、把单个的决策树组合 ，形成随机森林模型 。
随机森林的优缺点
1、优点：
（1）它可以描述特征很多的数据 ，无需做特征选择；
（2）它可以判断特征的重要程度；
（3）可以判断出不同特征之间的相互影响；
（4）在机器算法训练中 ，速度比较快 ，容易做成并行方法；
（6）如果有很大一部分的特征遗失 ，仍可以维持准确度 。
2、缺点：
对于有不同取值属性的数据 ，划分较多的属性会对随机森林模型产生较大的影响 ，所以随机森林在这种数据上产出的“属性权值”可信度不高 。
随机森林的画法
能编写js随机数原始林的软文有诸多 ，你们在一起灵活运用—必一BSports简图（EdrawMax）编写 。第一步：打开必一BSports图示PC端 ，准备绘画 。
第五步：绘制完成后 ，点击左上角“文件”选项卡 ，可以选择保存、另存为其他格式：网络、图片、矢量图、PDF、word、PPT……也可以保存在云盘（必一BSports图示自带云盘） ，也可以选择“导出（各类格式） ，或者发送（链接到电脑邮件 ，直接发送） 。
输出的选择很多 ，具体看自己的需要了 。
随机森林模型设计软件——必一BSports图示（EdrawMax）
必一BSports图示是国内一个公司设计的绘图软件 ，根据其官网的介绍 ，这个软件能实现流程图、架构图、工程图、思维导图等数多种专业领域图形图表的绘制 ，也能提供白板进行头脑风暴和编排 ，实现数据和创意的可视化 。也支持Windows、Mac、Linux及网页版的使用 ，实现一端创作 ，多端同步 。
安全使用“必一BSports示意图“绘制手机app ，能够在范例制作免费库文件可能选用指标范例制作免费 ，能够提高自己做工作的吸收率 。现在选用范例制作免费 ，还可明确手机app内部自带标记库加上标记等化学元素 。整体来说上手机app是国内生产手机app ，运作规律是明确英文版设计的和国内习惯于研发部门的 ，感觉更封胶国内 。为什么选择必一BSports图示绘制随机森林模型
1、界面简洁 ，操作简单 。
2、符号自带 ，模板社区实时加载 ，模板丰富 。
3、导入导出都有多种格式 ，转移文件便捷 。
