随机森林流程

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来进行分类或回归。随机森林的流程包括以下几个步骤：首先，从原始数据集中有放回地随机抽取若干个样本，构成一个样本集；然后，使用这个样本集训练一棵决策树，得到一个基本分类器；接着，重复上述过程生成多棵决策树，形成一个“森林”；最后，对于一个新的输入样本，让每棵决策树分别进行预测，然后通过投票等方式确定最终的输出结果。这种方法可以有效地降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。