随机森林算法流程

收集数据：收集数据集，包括特征和标签。

随机选择样本：从数据集中随机选择一部分样本，包括特征和标签。

随机选择特征：从所有特征中随机选择一部分特征，用于建立决策树。

建立决策树：根据选择的特征和样本建立决策树。

重复步骤2-4：重复进行步骤2-4，建立多个决策树。

进行预测：将多个决策树的结果合并，进行预测。

输出结果：输出预测结果。

评估模型：使用评估指标对模型进行评估，如准确率、精确率和召回率等。如果模型效果不好，可以通过调整参数或者增加样本来改善模型。