决策森林

随机森林或随机决策森林是用于分类、回归和其他任务的集成学习方法，其通过在训练时构建多个决策树并输出作为类的模式（分类）或个体树的平均预测（回归）。随机决策森林纠正了决策树过度拟合其训练集的倾向。