随机森林中的随机指的是什么？请简述随机森林算法的基本步骤

随机森林中的随机指的是在构建决策树时，每次选择的特征是随机抽取的一部分特征，这样可以减少特征之间的相关性，提高模型的泛化能力。

随机森林算法的基本步骤如下：

1. 从数据集中随机抽取一定比例的样本作为训练集，剩余的样本作为测试集。
2. 随机从训练集中选择一部分特征，构建决策树模型。
3. 重复步骤2，构建多个决策树模型。
4. 对于分类问题，使用投票机制来确定最终的分类结果；对于回归问题，使用平均值来作为最终的预测值。
5. 使用测试集来评估模型的性能，并根据需要进行调整。