sklearn 随机森林

sklearn 随机森林是一种基于决策树的机器学习算法，它通过对多个决策树的集成来提高预测准确率和鲁棒性。随机森林在每个决策树的训练过程中，随机选择特征和样本，以避免过拟合。在预测时，随机森林通过对多个决策树的投票来确定最终的预测结果。sklearn 随机森林实现了基于 CART 算法的决策树，支持分类和回归任务。同时，它还提供了一些超参数，如决策树的深度、森林中决策树的数量、特征的选取策略等，以帮助用户调整模型的性能。