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随机森林是集成学习中的一种算法，通过构建多棵决策树并将它们的结果综合起来以提高预测准确性和稳定性。它结合了Bagging算法的思想和决策树的灵活性，是解决分类和回归问题的有效方法。随机森林是通过构建多棵决策树并将它们的预测结果综合起来的集成学习方法。它旨在减少单棵决策树的过拟合风险，并提高模型的泛化能力。随机森林因其出色的准确性、鲁棒性和易用性，在实际应用中非常受欢迎，尤其是在竞赛和工业界中。

决策树是一种常见的机器学习模型，广泛用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列规则对数据进行拆分，从而达到预测目的。以下是决策树的基本概念和特性。