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。每个决策树都是在对数据进行有放回抽样的基础上构建的，这样可以确保每棵树的训练集都是不同的。随机森林的优点包括能够处理高维度的数据、不容易过拟合、可以评估特征的重要性等。它在分类和回归问题上都有广泛的应用，是一种非常强大且灵活的机器学习算法。