[Machine Learning & Algorithm] 随机森林（Random Forest）

随机森林(Random Forest)是一种集成学习算法，它结合了多个决策树来提高预测准确性和泛化能力。

随机森林的基本思想是，通过随机选择一部分特征和样本，构建多个决策树，然后对这些决策树的结果进行集成，如投票或平均值等方法，得出最终的预测结果。

在构建决策树时，随机森林采用了自助采样(bootstrap sampling)和随机化特征选择(random feature selection)两种随机化方法，从而使得每个决策树之间的差异性增加，进而提高了随机森林的泛化能力。

随机森林广泛应用于分类、回归和特征选择等领域，并且具有较好的性能和可解释性。