RandomForest

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来得到最终的预测结果。随机森林的主要优点是可以有效地处理高维数据、避免过拟合、具有很好的泛化能力等。此外，随机森林还具有很好的可解释性，因为它可以通过查看每个决策树的分裂节点来判断哪些特征对预测结果的影响最大。 总之，随机森林是一种强大而灵活的机器学习算法，适用于各种类型的数据集和问题。