随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，它通过构建多个决策树，并结合这些树的预
测结果，来提高模型的准确性和稳定性。以下是对随机森林算法的详细解释与教程总结：
1. 随机森林的基本原理
随机森林的核心是决策树，但与单一决策树不同，随机森林是由多棵决策树组成的模型，它的两大关键思想是：
� Bagging（自助采样）：对数据进行多次随机采样，每次采样的数据集构建一棵决策树。每棵决策树相互独
立，生成不同的预测结果。
� 特征随机性：每棵树在构建时，都会随机选择数据集中的一部分特征，而不是使用所有的特征。这样可以保
证不同的决策树有差异性，避免过拟合。
2. 随机森林的步骤
随机森林的流程可以简化为以下几个步骤：
1. 抽样数据：从原始数据集中随机抽取若干样本（有放回的抽样，称为 Bootstrap），每次采样的结果会用于构
建一棵决策树。
2. 构建决策树：每棵树都会使用一部分特征（随机选择的）来分裂节点，生成决策树。
3. 生成森林：通过重复以上两步，构建出多棵决策树。
4. 投票/平均：对于分类问题，每棵树的预测结果通过多数投票得到最终分类结果；对于回归问题，则通过平均
各树的预测值得到最终预测值。
3. 随机森林的优点
� 提高精度：通过集成多个决策树，随机森林能够减少单一决策树易出现的高方差问题，从而提高整体模型的
准确性。
� 抗过拟合：由于使用了数据随机采样和特征随机选择，随机森林比单棵决策树更不容易过拟合。
� 处理高维数据：即使在特征数量大于样本数量的情况下，随机森林依然能够表现良好。
� 处理缺失值：随机森林在处理缺失值时也较为稳健。
4. 随机森林的调参
一些常见的超参数对模型表现有较大影响：
� 树的数量（n_estimators）：决策树的数量越多，模型的稳定性越好，但也会增加计算开销。
� 最大深度（max_depth）：限制决策树的深度，防止过拟合。
� 最小样本数（min_samples_split）：控制节点分裂所需的最小样本数。
5. 随机森林的局限性
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