集成學習方法
隨機森林是一種集成學習方法，它結合了多箇決策樹來提高預測的準確性。每個決策樹都是通過從訓練數據中隨機抽樣和隨機選擇特徵來構建的，以增加模型的多樣性。在預測時，隨機森林將每個決策樹的預測結果集成起來，通常通過投票（對於分類問題）或平均（對於迴歸問題）來確定最終預測。隨機森林的名稱中的“隨機”指的是這種抽樣和特徵選擇的隨機性，“森林”則比喻了由多棵決策樹組成的集合。這種方法在機器學習領域得到了廣泛應用，因爲它具有高度的準確性、魯棒性和可解釋性。隨機森林可以用於解決分類和迴歸問題，並在數據挖掘、金融風險評估、醫學診斷等多箇領域發揮了重要作用。