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随机森林是机器学习中一种强大的集成学习方法。与单一决策树相比，随机森林通过组合多个决策树来提高预测的准确性和稳定性。它的核心思想是集成多个弱学习器，从而降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。就像真实的森林由许多树木组成一样，随机森林也由多棵决策树构成。
随机森林的核心在于两个关键的随机性。第一个是Bootstrap采样，也就是有放回抽样，从原始数据集中随机抽取样本来创建不同的训练集。第二个是特征随机选择，在构建每棵决策树的每个节点时，随机选择特征的子集进行分裂。这两种随机性确保了每棵树都有所不同，从而增加了模型的多样性和泛化能力。
随机森林的构建过程包含五个关键步骤。首先，通过Bootstrap采样生成不同的训练数据集。然后，对每个数据集构建决策树，在每个节点分裂时随机选择特征子集。接着完成单棵决策树的构建。这个过程重复多次，通常构建几十到几百棵树。最终，所有这些树组合在一起形成随机森林模型。
随机森林的预测机制根据问题类型而不同。对于分类问题，采用多数投票法，每棵决策树对新样本进行预测并投出一票，最终选择得票最多的类别作为预测结果。对于回归问题，则使用平均法，将所有决策树的预测值求平均作为最终预测。这种集成方式能够有效降低单个模型的预测误差。
随机森林具有许多显著优势。首先，它能有效减少过拟合问题，因为多个模型的集成降低了方差。其次，它可以自然处理缺失值，并能评估特征的重要性。此外，随机森林不需要对特征进行缩放预处理，且可以并行训练提高效率。从性能对比可以看出，随机森林通常比单棵决策树有更高的准确率和更强的泛化能力。