快速随机森林统计算法
快速随机森林（Fast Random Forest, F-RF）是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型性能。其特点和流程包括：
1. 特征随机选择：在每个决策树生长过程中，从全部特征中随机抽取一定比例的特征作为候选分裂节点，减少各树间的相关性。
2. 自助采样（Bootstrap Sampling）：每棵树训练时基于原始样本的不同子集（bootstrap sample），即有放回抽样，生成不同的训练集。
3. 树的生成：对于每个子集，构造一个深度足够的决策树，但不进行剪枝以保持弱学习器多样性。
4. 预测阶段：各个决策树独立对新样本进行预测，最后采用多数投票（分类问题）或平均（回归问题）策略得出最终结果。
bootstrap 5简而言之，快速随机森林通过大量随机生成的决策树集成，有效降低过拟合风险，提高了模型泛化能力及预测准确性。