随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来构建强大的分类或回归模型。随机森林的模型原理和数学模型如下：
1.1 模型原理随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来改善预测的准确性和鲁棒性。每个决策树都是独立地训练，并且它们的预测结果综合起来形成最终的预测。随机森林的主要思想是构建一个“森林”，其中每棵树都是一个分类器，而每个分类器都在随机的数据子集上进行训练。在预测时，通过投票或平均来综合所有分类器的结果。
随机森林的主要步骤：
随机抽样（Bootstrap抽样）： 从原始训练数据中随机抽取多个样本，允许同一个样本在一个抽样中出现多次
