之前我们介绍过决策树，随机森林(RandomForest)是将多个决策树(DecisionTree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(EnsembleLearning)方法。 随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测结果来达到更准确的分类或回归结果。具体步骤如下： 随机选择部分训练样本集； 随机选择部分特征子集； 构建决策树，对每个节点进行特征选择和分裂； 再进行重复，构建多个决策树； 对每个决策树，根据投票或平均值等方法，获得最后的分类或回归结果。 具体而言，随机森林可以通过引入随机性来降低过拟合的风险，并增加模型的多样性...