随机森林（Random Forest）是一种经典的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务中。它基于决策树构建，通过集成多个决策树来提升预测性能和模型鲁棒性。简单来说，就是“众人拾柴火焰高”！🔥
首先，随机森林的核心在于随机性。它在训练过程中会随机选择特征子集和样本子集，从而避免单一决策树可能产生的过拟合问题。其次，它的强大之处在于并行化能力，每棵树可以独立训练，非常适合分布式计算环境。🏆
此外，随机森林还具有许多优点：易于调参、对缺失值不敏感、能处理高维数据等。不过，也存在一些缺点，比如当树的数量过多时，模型解释性较差，且运行时间较长。⏳
总之，随机森林是数据科学家的得力工具之一。无论是初学者还是资深从业者，都能从中受益良多！📚💡🌳
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