随机森林是分类还是回归分类的?

随机森林既能处理分类问题也能解决回归问题。分类任务中，它通过投票决定类别，比如判断邮件是否为垃圾邮件；回归任务中，它输出连续数值，比如预测房价或气温。模型由多棵决策树组成，每棵树独立训练后综合结果，提高了预测准确性。

随机森林的灵活性使其应用广泛。分类时可用于图像识别或疾病诊断，回归时能预测销售额或股票走势。通过集成学习，它减少了单棵树的偏差和方差，适合处理高维数据。实际案例包括电商推荐系统、气象预报等场景，效果稳定可靠。