随机森林是一种强大的集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和防止过拟合。以下是关键知识点：
📌 核心概念
- Bagging：通过对数据集进行随机抽样生成多个子集，训练独立的决策树
- Bootstrap样本：每个树使用有放回的抽样方式构建
- 特征随机选择：每棵树在分裂节点时随机选择部分特征
🧠 工作原理
- 从原始数据中随机选择
n个样本（有放回） - 对每个样本子集，构建一个决策树
- 在每棵树分裂时，随机选择
k个特征 - 对所有树的预测结果进行投票（分类）或平均（回归）
✅ 优点
- 高准确性：通过多样性降低方差
- 抗过拟合：随机性增强模型泛化能力
- 特征重要性评估：自动计算各特征贡献度
- 可处理高维数据：无需手动筛选特征
📈 应用场景
- 数据分类与回归任务
- 特征选择与重要性分析
- 异常检测与数据可视化
- 集成学习框架的基石技术
📚 扩展阅读
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