本文介绍了随机森林算法及其应用。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并综合投票结果进行分类或回归。其优点包括抗过拟合、抗噪能力强、适合高维数据处理等，但存在参数复杂、计算速度慢等缺点。文章详细阐述了随机森林的生成规则和影响因素，并以加州房价预测为例展示了代码实现过程，包括数据准备、模型训练、性能评估和特征重要性可视化。结果表明随机森林在回归任务中表现良好，同时可通过调参进一步优化。该算法