随机森林算法的PPT

随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)方法，它由多个决策树组成，通过对多个决策树的结果进行综合，来实现对数据进行分类、回归等任务。相较于单一决策树，随机森林具有更高的准确性和更强的鲁棒性，且在大型数据集上也有很好的表现。

随机森林的核心思想是利用许多不同的决策树来进行分类或回归。为了保证每棵树的独立性，随机森林通过自助采样(Bootstrap Sampling)的方法从训练数据集中抽取多个子集，并在每个子集上训练一棵决策树。此外，随机森林还通过随机选择特征来减少特征数量，以避免过度拟合。

下面是随机森林的PPT介绍，请参考：

[随机森林算法PPT](https://www.docin.com/p-1033115989.html)