随机森林算法的实现（JavaScript）

随机森林算法的实现（JavaScript）

随机森林是一种强大的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类和回归任务。本文将介绍如何使用JavaScript实现随机森林算法，并提供相应的源代码。

1. 算法概述

随机森林算法由Leo Breiman于2001年提出，它基于决策树的集成学习方法。随机森林通过随机选择特征和样本子集来构建多个决策树，并通过投票或平均预测结果来进行最终的分类或回归。

算法的主要步骤如下：

1. 从原始数据集中随机选择一个样本子集（有放回抽样）。
2. 针对选定的子集，随机选择特征的一个子集。
3. 使用选定的特征子集构建一个决策树模型。
4. 重复步骤1到3，构建多个决策树模型。
5. 对于分类任务，通过投票选择最终的分类结果；对于回归任务，通过平均预测结果得到最终的回归值。

2. 实现步骤

下面是使用JavaScript实现随机森林算法的基本步骤：

2.1 数据准备

首先，我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据应包含输入特征和对应的标签。可以使用二维数组或对象数组表示数据集，其中每个元素表示一个样本，包含特征和标签信息。

const trainingData =