随机森林

随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来得到最终的预测结果。每个决策树都是在一个子集的数据上进行训练的，这个子集的数据是通过对原始数据进行随机抽样得到的。随机森林的一个重要优点是它可以处理高维数据和大量的特征，而且对于过拟合有很好的鲁棒性。此外，随机森林还可以用于特征选择，因为它可以计算每个特征的重要性。总的来说，随机森林是一种强大且灵活的机器学习算法，适用于各种类型的数据和问题。