随机森林方法
随机森林（Random Forest，RF）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一个独立的分类器。通过对每个决策树的预测结果进行集成，随机森林能够提供更准确和稳定的预测。
随机森林的主要特点包括：
1. 随机特征选择：在构建每个决策树时，随机森林只考虑一部分特征进行划分，这样可以减少特征之间的相关性，并增加每个决策树的多样性。
2. 自助采样（Bootstrap Sampling）：对于每个决策树的训练数据集，随机森林使用自助采样方法从原始训练数据集中有放回地抽取样本，这样可以产生多个略有差异的训练数据集。
3. 决策树集成：随机森林通过对每个决策树的预测结果进行投票或平均，来得到最终的集成预测结果。对于分类问题，采用投票方式确定最终类别；对于回归问题，采用平均方式确定最终输出。
随机森林在实践中具有以下优点：
- 能够处理高维数据和大规模数据集
- 具有较好的鲁棒性，能够处理缺失值和异常值
- 能够评估特征的重要性和影响程度
- 可以应用于分类、回归和特征选择等任务
需要注意的是，随机森林的性能和效果受到参数设置、决策树数量和特征选择等因素的影响。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法进行参数调优和模型评估。
numberOfTrees |
整数 | 要创建的决策树的数量。 |
variablesPerSplit |
整数，默认：null | 每次分割的变量数量。如果未指定，则使用变量数量的平方根。 |
minLeafPopulation |
整数，默认：1 | 仅创建训练集至少包含这么多点的节点。 |
bagFraction |
浮点数，默认：0.5 |