随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习算法，
它通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行投票或平均来
改进预测的准确性和稳定性。随机森林在处理分类和回归问题时
都表现出了出色的性能，并且对于高维数据、缺失值和非线性关
系都具有良好的鲁棒性。
以下是随机森林算法的基本步骤：
1.
数据准备：首先，你需要一个标记好的数据集，可以是分类任务
（有标签）或回归任务（连续值）。
2.
3.
构建多个决策树：
4.
1. 随机抽样：对于每个决策树，从原始数据集中有放回
地随机抽取一定数量的样本（通常与原始数据集大小相同，称为
自助法采样）。这可以创建不同的训练集，有助于减少过拟合。
2. 特征选择：在每个节点的分裂过程中，随机选择一部
分特征（通常远小于总特征数）来寻找最佳分裂点。这增加了树
之间的差异，提高了模型的泛化能力。
3. 构建决策树：使用选定的特征和样本构建一棵完整的
决策树，不进行剪枝。
