随机森林是一种强大的集成学习方法，它结合了多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。以下是一些关于随机森林的关键点：
- 集成学习：随机森林属于集成学习的一种，它通过构建多个基模型（通常是决策树）并综合它们的预测结果来进行预测。
- 决策树：随机森林的基模型是决策树，每个决策树都是通过随机选择特征和样本来构建的。
- 减少过拟合：由于随机森林结合了多个决策树，因此可以有效减少过拟合现象。
- 应用广泛：随机森林在分类和回归任务中都有广泛应用，尤其适合处理高维数据。
特点
- 非参数方法：随机森林不需要对数据进行参数化，因此对数据分布没有严格要求。
- 高维数据：适用于处理高维数据，不需要进行特征选择。
- 并行化：随机森林可以并行化处理，提高计算效率。
使用场景
- 分类任务：例如，电子邮件分类、垃圾邮件检测等。
- 回归任务：例如，房价预测、股票价格预测等。
扩展阅读
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Random_Forest