导读 随机森林是一种强大的集成学习方法，广泛应用于分类与回归任务中。它的核心思想是通过构建多个决策树并综合它们的结果来提高预测性能。那么
随机森林是一种强大的集成学习方法，广泛应用于分类与回归任务中。它的核心思想是通过构建多个决策树并综合它们的结果来提高预测性能。那么，它具体是如何工作的呢？👀
首先，随机森林采用自助采样（Bootstrap Sampling）技术，从原始数据集中随机抽取样本用于训练每棵树，且允许重复采样。接着，在构建每棵决策树时，不是考虑所有特征，而是随机选择一部分特征作为分裂节点，进一步增加了模型多样性。每棵树都独立完成对数据的分类或回归操作，最终结果由投票机制决定（分类任务）或平均值确定（回归任务）。🎯
随机森林的优点显而易见——它不仅能有效避免过拟合问题，还具有良好的鲁棒性，适合处理高维数据。然而，由于需要训练多棵树，其计算成本较高，这在面对大规模数据集时可能是个挑战。🔥
总之，随机森林凭借其简单高效的特点，成为机器学习领域的明星算法之一。💪✨
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