机器学习随机森林算法流程图

在机器学习中，随机森林（Random Forest）是一种强大的集成学习方法，尤其在分类和回归任务中应用广泛。它是通过构建多个决策树并集成它们的结果来进行预测。通过对数据进行自助采样（Bootstrap Sampling）来构建多个训练集，生成多个决策树。随机森林的优势在于其对数据的鲁棒性和较高的准确性。模板将通过流程图，帮助大家理解随机森林算法的工作流程，从数据准备到最终预测结果的过程，解析其背后的核心机制。