1）如何添加“字符串”作为特征。

很少有算法能够处理任何形式的字符串，决策树也不是其中之一。您必须将它们转换为决策树知道的内容（通常是数字或分类变量）。

如何将它们转换为功能：这在很大程度上取决于字符串的性质。如果字符串是句子，您可以使用单词包之类的东西将每个单词映射到数字特征。有许多不同的策略来确定要使用的数值，但仅使用0/1表示不存在/存在通常是一个不错的基线。

对于国家来说，这没有意义，因为您以错误的方式表示了您的功能。一个国家更类似于一个分类变量。只有X个国家，并且必须有一个X值（这可能不是绝对正确的，但这超出了重点）。scikit learn不支持分类变量。您可以通过使用一个热编码来“伪造”它，但它可能无法像完全支持分类变量的库那样工作。

请注意，仅仅因为国家可以表示为类别并不意味着这是处理它们的最佳方式。这高度取决于你的数据是什么，以及你在做什么。没有人能在不了解所有细节的情况下为你解答。

处理问题的方法是在R中使用Breiman的randomForest实现。此实现允许您使用实际字符串作为输入。例如，您可以在输入数据框中包含一个字符串country列。生成的模型将假定country的唯一值是您的培训数据中的值。在R中，randomForest可以提供的另一个很酷的东西是所谓的部分依赖图。R函数称为partialPlot，它生成一个曲线图，显示您的响应变量（即您试图预测的内容）如何依赖于某个预测值。在国家的情况下，您实际上可以生成一个曲线图，显示您的响应如何随您选择的国家而变化。

RaffEdward的回答在您不想直接使用字符串的情况下也有意义。这方面的一个例子可能是您将人名输入为字符串。然而，你真的对一个人名字的长度如何影响你的反应变量感兴趣（无论出于什么原因）。在这种情况下，您只需要nchar（name），其中name是包含name字符串的向量。

要开始使用R中的随机森林，您可以访问此网站下载它。它对个人使用是免费的，我相信几年前我在工作中使用它的时候我们也没有付钱。

你只需要再开始一步。您必须将randomForest软件包安装到R控制台中。您可以通过键入：

install.packages("randomForest")

如果您有一个活动的互联网连接，R控制台应该能够解决该请求，并向您提示一个可供选择的镜像列表。

有大量关于如何使用随机森林和部分情节的网站，你可以通过谷歌搜索这些术语。