基本信息

---

下载

文档摘要

---

随机森林算法原理

引言

在机器学习领域，随机森林算法如同一位“多面手”，凭借其强大的泛化能力、对噪声的鲁棒性以及广泛的适用性，成为分类、回归等任务中最受欢迎的算法之一。从金融风控中的信用评估，到医疗领域的疾病预测，再到图像识别中的特征分类，随机森林的身影无处不在。要理解这一算法的魅力，需从其底层原理入手——它并非孤立的“超级模型”，而是通过巧妙结合统计学思想与机器学习方法，将多个简单模型（决策树）的力量凝聚成更强大的整体。本文将沿着“基础概念-核心原理-关键技术-特点总结”的逻辑脉络，深入拆解随机森林的运行机制，揭开其高效背后的科学密码。

一、从决策树到随机森林：算法演进的逻辑起点

要理解随机