随机森林

随机森林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得到最终的预测结果。每个决策树都是在一个随机子集的数据上训练出来的，这样可以降低过拟合的风险。随机森林可以用于分类和回归问题，它具有很好的泛化能力，即使在数据量较小或者特征较多的情况下也能取得较好的效果。此外，随机森林还具有很好的可解释性，我们可以通过查看各个特征在各个决策树上的重要程度来理解模型的预测结果。