算法_机器学习之随机森林

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，广泛应用于分类和回归任务。它由Leo Breiman于2001年提出，基于决策树算法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果，来提高模型的准确性和鲁棒性。随机森林是一种集成学习方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。它通过构造许多决策树，并将它们组合起来以获得更准确和稳定的预测结果。随机森林的核心思想是在构建决策树时引入随机性，例如随机选择特征和样本，以增强模型的鲁棒性。