隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，用于解決分類和回歸問題。它由多個(gè)決策樹構(gòu)成，通過對每個(gè)決策樹的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成，得到最終的預(yù)測結(jié)果。隨機(jī)森林的名稱源自兩個(gè)概念，即“隨機(jī)性”和“森林”。其中，“隨機(jī)性”表明在構(gòu)建每個(gè)決策樹時(shí)使用了隨機(jī)抽樣和特征選擇，以增加模型的多樣性；而“森林”則表示由多個(gè)決策樹組成的集合。隨機(jī)森林在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，其高度的準(zhǔn)確性、魯棒性和可解釋性使其成為常用的預(yù)測模型之一。本文將介紹隨機(jī)森林的定義、算法原理，以及其優(yōu)缺點(diǎn)。

隨機(jī)森林是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常用的集成學(xué)習(xí)方法。它通過構(gòu)建多個(gè)決策樹，并利用投票或平均的方式來進(jìn)行預(yù)測和分類。

隨機(jī)森林是一種經(jīng)典的集成學(xué)習(xí)方法，廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。它通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并將它們進(jìn)行組合來進(jìn)行預(yù)測和分類任務(wù)。本文將介紹隨機(jī)森林的算法原理、主要特點(diǎn)以及其優(yōu)缺點(diǎn)。