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随机森林是一种主流的AI算法，它依赖于整体学习的思想。集成学习是一个连接众多分类器来解决复杂问题并改善模型表示的循环，它可用于ML中的分类和回归问题。 随机森林不再依赖一棵决策树，森林中树木的数量越多，提示的准确性越高，就可以防止过度拟合的问题。 随机森林的一些假设是：每棵树的预测必须具有较低的联系，并且数据集的组成变量中应具有一定的真实属性，目标是使分类器可以预测准确的结果，而不是推测出结果。 为什么要用随机森林？ 当缺少大量信息时，随即森林同样可以保持准确性。与不同的算法相比，对于其高效运行的庞大数据集，它的预测精度很高。 一些应用场景： 推广：通过使用此算法可以识别营销模式。 银行业务：银行业务领域通常利用此算法来区分信用风险证明。 土地利用：我们可以通过此算法识别比较土地利用的区域。 随机森林的好处： 信息扩展不需要随机森林算法。即使在不缩放的情况下提供信息，它也可以保持很高的精度。 随机森林具有良好的适应性，并且精度很高。即使有很大程度地数据丢失，它也可以保持令人难以置信的精度， 随即森林算法通过平均或合并各种选择树的结果来解决过度拟合的问题。 总而言之，当要解决取决于条件的选择时，使用随机森林是个理想的决定。