随机森林是一种应用于分类和回归问题的机器学习（ML）方法。作为一种集成学习方法，它将多个模型的结果结合起来，以生成一个更准确的单一预测。
随机森林由众多决策树构成，每棵决策树都基于数据的一个随机选择子集进行训练。最终的预测结果是通过对所有这些决策树的预测取平均值得到的。每棵决策树依据其训练数据的特征进行预测。
随机森林的显著优势之一在于它能够处理大量特征，同时具有很强的抗过拟合能力。此外，它还能有效地处理缺失值和异常值。而且，它可以评估每个特征的重要性，这有助于理解数据集中不同变量的相对重要性。
随机森林是一种强大且广泛应用的机器学习算法。它在图像分类、推荐系统以及欺诈检测等多个领域都有应用。无论是分类任务还是回归任务，它都是一种高效的工具，在处理大量特征和避免过拟合方面表现出色 。