随机森林是用来干嘛的?

随机森林是一种机器学习算法，通过构建多棵决策树来提高预测准确性。每棵树独立训练，最终结果由所有投票决定，适用于分类和回归任务。算法能处理大量数据，自动筛选重要特征，减少过拟合风险。常见应用包括信用评分、医疗诊断和推荐系统。

随机森林的优势在于稳定性和抗噪能力，单棵树的错误会被其他树纠正。训练时使用随机抽样和特征随机选择，增加多样性。实际应用中，它能快速处理高维数据，适合金融风控、图像识别等领域。模型可解释性较强，能输出特征重要性排序。