randomforest

随机森林（Random Forest）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提高预测准确性。随机森林的关键思想是利用多个决策树的“群体智慧”来避免单一决策树可能产生的过拟合问题。在训练过程中，随机森林会从原始数据集中随机抽取一部分特征和样本进行每个决策树的训练，这样可以增加模型的多样性。此外，随机森林还可以评估各个特征的重要性，帮助我们了解哪些特征对预测结果的影响最大。总之，随机森林是一种强大且灵活的机器学习算法，广泛应用于各种分类和回归任务。