随机森林

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，广泛应用于分类、回归和模式识别任务。它是由多棵决策树组成的模型，每棵树在训练时通过随机选择样本和特征进行独立构建，增强了算法的泛化能力和准确性。这种算法因其出色的性能和对不平衡数据集的良好处理，成为数据科学领域常用的工具之一。随机森林不仅可以输出预测的类别或数值结果，还能给出特征重要性评分，这对于了解哪些特征对模型预测贡献最大非常有用。总的来说，随机森林由于其强大的学习能力和灵活性，在处理多变量数据集中表现出色。