随机森林是一种什么策略?

随机森林是一种集成学习策略，通过组合多个决策树来提高预测准确性和稳定性。这种方法利用大量随机生成的决策树，每棵树基于不同的数据子集和特征子集训练，最终结果通过投票或平均得出。随机森林能有效减少过拟合，适用于分类和回归任务，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。

随机森林的核心在于随机性和多样性，每棵树独立训练且互不干扰。训练时随机选择样本和特征，确保模型泛化能力强。该策略处理高维数据效果好，对缺失值不敏感，计算效率高。实际应用中，随机森林常用于金融风险评估、医疗诊断和图像识别等领域，表现稳定可靠。