随机森林是一种什么方法

随机森林是一种集成学习方法，基于决策树构建的算法。

它通过随机选择特征子集和样本子集来构建多个决策树，并使用投票或平均法来进行预测。

随机森林具有以下特点：

具有较高的准确性和鲁棒性、能处理大量的特征和样本、对于缺失值和噪声具有一定的容忍性、能够估计特征的重要性。