RAFT：随机退火森林

RAFT（Randomized Annealed Forests）是一种机器学习算法，主要用于分类和回归任务。以下是对它的介绍及原理举例说明：

一、RAFT简介

RAFT是一种基于随机森林的集成学习方法，它结合了随机森林的优点和退火算法的思想。随机森林通过构建多个决策树并综合它们的结果来提高模型的准确性和稳定性，而退火算法则是一种模拟物理退火过程的优化算法，用于在模型训练过程中寻找更好的参数和结构。

二、RAFT原理

1. 随机森林构建
   • 与传统随机森林类似，RAFT首先从训练数据中随机有放回地抽取多个样本子集，每个样本子集用于构建一棵决策树。
   • 在构建决策树的过程中，在每个节点处，从特征集合中随机选择一部分特征，然后根据某种准则（如信息增益、基尼指数等）选择最优特征进行分裂，直到满足停止条件（如树的深度达到限制、节点样本数过少等）。
   • 这样就得到了一个由多棵决策树组成