随机森林是一种强大的集成学习算法，通过结合多棵决策树的预测结果来提升模型的泛化能力。其核心思想是通过多样性降低过拟合风险，以下是关键要点：
1. Bagging机制
随机森林采用Bootstrap Aggregating（Bagging）方法，通过随机采样生成多个子数据集，每棵决策树独立训练。最终预测结果通过投票或平均得出，减少方差。
2. 决策树的多样性
每棵树使用随机特征子集（如：特征_随机选择）和随机样本子集（如：样本_随机选择）构建，确保树之间差异性。
3. 特征重要性评估
随机森林可计算每个特征的重要性评分（如：特征_重要性），帮助理解模型决策逻辑。
4. 优势与适用场景
- 鲁棒性强：对噪声和异常值不敏感
- 可处理高维数据：自动筛选关键特征
- 支持分类与回归：通过调整目标函数实现
- 可解释性较好：通过特征重要性分析
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5. 实践建议
- 调整树的数量（如：
树_数量_设置）以平衡性能与计算成本 - 控制树的深度（如：
树_深度_限制）防止过拟合 - 通过交叉验证（如：
交叉验证_方法）优化参数
随机森林是工业界常用的工具，适合初学者和进阶者探索！ 🚀