随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。它是由多棵 CART(Classification And Regression Tree) 构成的。对于每棵树，其使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着总训练集中有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回的抽取的，假设总的特征数是 M, 则这个比例可以是 (√M),12(√M),2(√M)。