監督式機器學習算法
隨機森林算法是一種監督式機器學習算法，屬於集成學習的一種，它通過構建多棵決策樹並對這些樹的結果進行集成來提高預測精度。
在隨機森林中，每棵決策樹都是通過從訓練集中有放回地隨機抽取樣本並隨機選擇一部分特徵來訓練的，這個過程有助於減少過擬合併提高模型的泛化能力。對於分類問題，隨機森林通過投票的方式得出最可能的類別，而對於迴歸問題，則通過取所有樹的平均值作爲預測結果。
隨機森林算法具有多箇優點，比如能處理大規模和高維數據、能捕捉非線性關係、能處理缺失數據、能評估特徵的重要性，因此被廣泛應用於金融、醫學、天文學等多箇領域。