🌿随机森林算法基础梳理🌲

随机森林是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务。简单来说，它通过构建多个决策树并整合它们的结果来提高预测准确性。💡首先，随机森林利用自助采样（Bootstrap Sampling）从原始数据集中生成多个子集；接着，每棵决策树基于这些子集进行训练，确保模型多样性。在预测阶段，分类问题采用投票机制，回归问题则取平均值。🎯

此外，随机森林具备天然的特征选择能力，能够评估各特征的重要性。这使得它在处理高维数据时表现优异。🌐同时，该算法对异常值和噪声具有较强鲁棒性，减少了过拟合的风险，是实际应用中的热门选择。💪

无论是初学者还是资深开发者，掌握随机森林的基本原理都能为数据分析提供有力支持！🚀