，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高整体的预测精度。该算法适用于多种应用场景，尤其是分类和回归问题。在实际应用中，随机森林能够处理大量的输入变量，并且在决定类别时，能够评估变量的重要性。此外，它对缺失数据和非平衡数据具有较强的鲁棒性，能够有效地在大数据集上运行。随机森林算法的主要优势在于其能够减少模型的方差，从而提高预测的稳定性。通过引入随机性，如随机选择特征和样本，随机森林能够降低过拟合的风险，使得模型在新数据上具有较好的泛化能力。因此，在处理具有多种特征、复杂关系以及噪声干扰的数据集时，随机森林算法往往能够取得优异的表现。总的来说，随机森林算法在数据挖掘、模式识别、预测分析等领域具有广泛的应用前景。