随机森林算法原理是什么

随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成，每个决策树都是一个分类器。在随机森林中，每个决策树的构建都是独立的，并且每个决策树的训练数据也是从原始数据中随机选择的。

随机森林算法的原理是：对于给定的训练数据集，随机选择一个样本子集和一个特征子集来构建决策树。这里的随机选择是指在样本集和特征集中采用随机抽样的方式进行选择，而不是用全部数据进行训练。在构建每个决策树时，都采用自助采样（Bootstrap Sampling）技术从原始数据集中有放回地选取样本，这样可以保证每个决策树的训练数据集不完全相同。

当有新的数据输入时，随机森林会将该数据输入到每个决策树中进行分类，最终的分类结果是所有决策树分类结果的投票结果。