写一个随机森林的网页

创建一个关于随机森林的网页可以包含以下几个部分：

**标题**: 随机森林算法详解 - 机器学习实战

**内容**:

---

**一、简介**
---
随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，通过投票或平均预测结果来提高模型的稳定性和准确性。它广泛应用于分类和回归问题。

**二、工作原理**
---
1. **个体学习器** - 使用每个特征集训练一个独立的决策树。
2. **随机抽样** - 对数据集和特征进行随机采样，降低过拟合风险。
3. **集成策略** - 结果汇总，多数表决（分类）或平均值（回归）作为最终预测。

**三、优势**
---
- **鲁棒性强**：对异常值不敏感。
- **高准确度**：多个决策树的组合通常优于单棵树。
- **易于理解和解释**：决策树可提供局部特征重要性。

**四、如何构建**
---
使用Python库如`sklearn`，示例代码如下：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 创建模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# 训练
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)

**五、应用场景**
---
- 数据挖掘
- 客户细分
- 欺诈检测
- 图像分类

**六、常见问题及资源**
---
- 如何选择`n_estimators`等超参数？
- [Scikit-Learn官方文档](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html)

**底部信息**:
想深入了解或尝试实践？[点击这里开始学习](http://link-to-learning-platform.com/random-forest-tutorial)

**