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取其平均值来进行分类或回归。每个决策树都是独立地从原始数据中随机抽取一部分样本和特征进行训练，然后再将各个决策树的预测结果进行投票或平均得到最终结果。这种算法可以有效地避免过拟合问题，并且具有较高的准确率和鲁棒性。随机森林在许多领域都有广泛的应用，如金融风险评估、医学诊断、图像识别等。