随机森林预后预测模型

随机森林是一种集成学习方法，它使用多个决策树进行预测，从而提高了模型的预测性能。相比于单个决策树，随机森林可以减轻过拟合的问题。通过组合多个决策树的预测结果，随机森林能够降低个别决策树的错误预测的影响，从而得到更准确的整体预测结果。然而，随机森林也会失去决策树的一些自然可解释性。

总结来说，随机森林是一种强大的预测模型，可以通过组合多个决策树的预测结果来提高预测性能，并且相对于单个决策树，随机森林能够减轻过拟合的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习用于疾病预后-第二课第二周大作业-练习基于树和随机森林构建风险模型（强推，干货多）](https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/130436965)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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