random forest算法

随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）算法，它通过构建多个决策树（Decision Tree）并对它们进行组合来进行分类和回归。随机森林的特点是能够处理高维数据、处理具有不同尺度的特征，并且能够处理缺失数据，同时具有较高的准确性和鲁棒性。它的核心思想是通过引入随机性，使得每个决策树的差异化程度增加，从而提高整个模型的泛化能力。