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选择的特征子集上进行训练的，这样可以增加模型的多样性并减少过拟合的风险。随机森林可以用于分类和回归问题，并且通常具有高准确性和鲁棒性。它的优点是可以在大型数据集上高效地运行，并且不需要对数据进行太多的预处理。此外，随机森林还提供了一些有用的特性，如特征重要性评估和异常值检测。