随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。它通过构建多个决策树，并对它们的输出进行投票来预测结果。
工作原理
随机森林的工作原理如下：
- 随机选择特征：从所有特征中随机选择一部分特征来构建决策树。
- 随机选择样本：从数据集中随机选择一部分样本来构建决策树。
- 构建决策树：使用随机选择的特征和样本构建决策树。
- 集成：将多个决策树集成起来，通过投票或平均来得到最终结果。
优势
- 鲁棒性：对异常值和噪声数据不敏感。
- 泛化能力强：在多个任务中都有很好的表现。
- 易于实现：算法相对简单，易于实现。
应用场景
随机森林在以下场景中非常有用：
- 分类：例如，垃圾邮件检测、信用卡欺诈检测等。
- 回归：例如，房价预测、股票价格预测等。
更多信息
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随机森林