随机森林构建过程图

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票来得到最终结果。在构建过程中，首先从训练数据中随机抽取一部分样本作为每个决策树的训练集，然后对每个决策树进行特征选择，通常采用随机抽样的方式。接下来，对每个决策树进行节点划分，每次选择一个最优的特征和划分点，使得划分后的子节点的不确定性最小化。重复这个过程直到达到预设的最大深度或者节点中的样本数量小于某个阈值。最后，将所有决策树的预测结果进行加权平均或多数表决得到最终结果。