随机森林算法：原理、优势与应用

• 日期: 2026-04-25 11:09:53
• 标签: 常规

随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。每个决策树都是基于随机抽取的特征和数据子集来构建的。随机森林在每个决策树上进行分类或回归，并将最终结果汇总。随机森林可以减少过拟合和提高泛化能力，因为它采用了随机化的方法来减少模型的方差。此外，随机森林还可以处理高维数据和缺失值，并且对异常值和噪声有较好的鲁棒性。

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