随机森林模型 - 定义、原理及应用

随机森林是一种集成学习模型，它由多个决策树组成。每个决策树都是在随机选择的特征子集上训练出来的，这样可以减少过拟合的风险，并提高模型的泛化能力。在预测时，每个决策树都会输出一个结果，而随机森林最终的预测结果是这些决策树结果的平均值或投票结果。随机森林模型适用于分类和回归问题，它的优点包括容易实现、不需要太多的特征工程、可处理高维数据和稀疏数据等。