随机森林的外文文献原文

很抱歉，我无法提供外文文献原文。但是我可以为您提供随机森林的简介和相关信息。随机森林是种集成学习方法，由多个决策树组成。每个决策树都是通过对训练数据进行随机采样和特征选择来构建的。随机森林通过对每个决策树的预测结果进行投票或平均来进行最终的预测。它在解决分类和回归问题上表现出色，并且具有良好的鲁棒性和泛化能力。

随机森林的优点包括：
1. 能够处理高维数据和大规模数据集。
2. 能够处理缺失值和不平衡数据。
3. 能够评估特征的重要性。
4. 具有较低的过拟合风险。

相关问题：
1. 随机森林是如何进行特征选择的？
2. 随机森林如何处理缺失值和不平衡数据？
3. 如何评估随机森林中各个特征的重要性？
4. 随机森林与其他集成学习方法有何区别？