随机森林预测模块（简化版）

随机森林预测模块是一个基于决策树算法的集成学习模型，通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行分类或回归预测。该模块具有高度灵活性和准确性，能够处理大规模数据集和高维特征空间。它通过随机选择样本和特征来构建每棵决策树，并在训练过程中引入了随机性，以减少过拟合的风险。最后，通过对所有决策树的投票或平均来得到最终的预测结果。这种集成学习方法能够提高模型的稳定性和泛化能力，适用于各种领域的预测问题。