随机森林-数据划分模块

随机森林的数据划分模块是其核心组成部分之一，它负责将原始数据集划分为多个子集，以便在每个子集上构建独立的决策树。这个过程通常包括两个步骤：首先，随机选择一部分样本作为训练集，用于构建决策树；然后，从剩余的样本中再次随机选择一部分作为验证集，用于评估决策树的性能。此外，还有一部分样本被保留作为测试集，用于最终的性能评估。通过这种方式，随机森林能够有效地减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。同时，由于每个决策树都是在独立的数据子集上构建的，因此它们之间具有一定的多样性，有助于提高整体模型的稳定性和准确性。