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随机森林(Random Forest)是一种基于决策树的集成学习方法,通过构建多个决策树,并对它们的预测结果进行集成,来实现分类和回归任务。随机森林结合了Bagging和随机特征选择的技术,具有较好的泛化能力和抗过拟合能力。

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