解释随机森林的概念.
随机森林是基于集体学习的机器学习算法,它是基于生成许多分类器或决策树的过程,然后将其输出合并来提高预测的准确性和强度.随机森林由许多决策树组成,每个树代表着不同的规则,目标类预测基于森林中的所有树木的多数投票.这种方法减少了过度适应,这就是当模型与训练数据太接近时,导致新,未见的数据的性能差.随机森林中的决策树使用一个叫做引导的过程进行训练.这意味着算法通过随机选择数据来生成数据的子样.每个树都是不同的引导数据集,因此与森林中的所有树木不同. 此外,随机树的选择和复杂性在其他领域中被视为一种强大工具,它可以帮助增加各种不同数据的复杂性.