随机森林是一种强大的集成机器学习算法，通过结合多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是其核心要点：
基本原理 🧠
- Bagging技术：从训练集中随机抽取样本生成多个子集，每个子集训练一棵决策树
- 随机特征选择：在每棵树的节点分裂时随机选择部分特征
- 投票机制：分类任务通过多数投票决定，回归任务通过平均值计算
优点 ✅
- 鲁棒性强（抗过拟合）
- 可处理高维数据
- 能评估特征重要性
- 对缺失值和异常值不敏感
应用场景 📊
- 分类与回归问题
- 特征选择
- 金融风控建模
- 医疗诊断辅助
实践建议 🛠️
- 调整树的数量（
n_estimators）平衡计算成本与性能 - 控制树的深度（
max_depth）防止过拟合 - 使用交叉验证优化参数