随机森林基本原理图

随机森林是一种集成学习算法，它通过在训练时构建多个决策树，然后取它们输出的平均值或众数，从而得到最终的预测结果。在构建决策树时，随机森林使用了bootstrap抽样和随机选择特征子集的方法，因此得名。bootstrap抽样是一种有放回的抽样方法，可以保证每个训练集都包含不同的数据样本。随机选择特征子集则是在训练决策树时，从所有特征中随机选择部分特征进行分割节点，这样可以使得决策树更加多样化，避免过拟合问题。最后，随机森林结合了多个决策树的结果，从而得到更加精确的预测结果。