随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过以下核心结构实现高精度预测：
多棵决策树的集合
- 每棵树由随机选择的特征子集和样本子集构建
- 使用
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/决策树/" alt="决策树"/></center>展示单棵树结构 - 通过
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/随机森林结构/" alt="随机森林结构"/></center>呈现整体框架
特征随机选择机制
- 在每棵树分裂节点时随机选取部分特征
- 示例：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/特征选择/" alt="特征选择"/></center> - 提升模型泛化能力，避免过拟合
投票决策系统
- 分类任务：多数投票决定最终类别
- 回归任务：取平均值作为预测结果
- 可参考
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/集成学习/" alt="集成学习"/></center>理解决策过程
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