（python源码）基于随机森林的人类疾病预测算法实现

基于随机森林的人类疾病预测算法是一种利用随机森林算法进行疾病分类和预测的机器学习技术。随机森林是一种包含多个决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并对其进行组合来完成分类或回归任务。在疾病预测领域，随机森林算法可以充分利用患者的医疗数据，包括病史、症状、检查结果等，来预测患者可能患有的疾病类型和病情发展趋势。 算法原理 随机森林算法通过随机的方式建立一个包含多个决策树的“森林”。在构建每一棵决策树时，算法会随机选择输入数据的一部分特征（列采样）和一部分样本（行采样）进行训练，以增加模型的多样性和泛化能力。然后，每一棵决策树都会基于所选特征和样本进行独立的分类或回归。最后，对于一个新的输入样本，随机森林会让森林中的每一棵决策树分别进行判断，并通过投票或取均值的方式得出最终的预测结果。