随机森林（Random Forest）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类、回归和特征选择等任务。它通过集成多个决策树的预测结果，显著提升了模型的泛化能力与抗过拟合性能。🎉
核心原理 🧠
Bagging思想
随机森林通过Bootstrap方法从原始数据中生成多个子数据集，每个子数据集用于训练一棵决策树。特征随机选择
在每棵树的分裂过程中，随机选择部分特征进行划分，减少特征相关性。投票机制
对分类任务，所有树的结果通过多数投票决定；对回归任务，取平均值。
优点与应用场景 📈
- 高准确性：通过集成多个弱模型，显著降低误差
- 抗过拟合：随机性设计使模型更鲁棒
- 可解释性：能提供特征重要性排序
- 适用场景：金融风控、医疗诊断、推荐系统等
扩展阅读 🔍
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