随机森林-随机预测模块

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并取其平均结果以提高预测性能。随机森林中的“随机”主要体现在两个方面：首先，从原始训练数据中有放回地随机抽取样本形成子集；其次，从所有特征中随机选择一部分特征用于每棵决策树的构建。这种随机性使得每棵决策树都有所不同，从而提高了模型的泛化能力。此外，随机森林还具有很好的解释性，因为每棵树的分类依据都可以清晰地展示出来。总之，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集和问题。