随机森林
描述这个算法解决的问题.
随机森林是一个用于分类和回归任务的机器学习算法.它解决过度配合的问题,即当模型非常复杂,它非常适合训练数据,但无法将其概括为新的,未见的数据时. 随机森林算法通过创建多个决策树 (因此名称为森林) 并平均其预测来工作.通过这样做,模型减少差异并提高预测的准确性和强度. 随机森林算法还可以解决处理高维和大数据集的问题,因为它能够选择最重要的特征并构建强大的模型. 随机森林算法可以通过测量数据的数量来计算数据的数量,并通过测量数据的数量来计算数据的数量. 随机森林算法可以解决高维和大数据集的问题,因为它能够选择最重要的特征并构建强大的模型. 随机森林算法可以解决高维和大数据集的问题. 随机森林算法可以解决高维和大数据集的问题. 随机森林算法可以解决高维和大数据集的问题. 随机森林算法可以解决高维和强大的数据集的问题. 随机森林算法可以解决高维和强大的数据集的问题. 随机森林算法算法可以解决高维和强大的数据集的问题.