随机森林总体结构

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或平均来得到最终的预测结果。每个决策树都是在一个随机子集上进行训练的，这样可以降低过拟合的风险。随机森林的总体结构包括两个主要部分：树的构建和预测。在树的构建过程中，每次从原始数据集中随机抽取一部分特征和样本来构建一棵树；在预测过程中，每棵树都会对新的样本进行分类或回归，最后将各个树的结果进行汇总得到最终的预测结果。