随机森林算法流程图

随机森林算法流程图描述： 1. 首先，从原始数据集中随机抽取多个样本作为训练集。 2. 在每个样本中，选择最优的特征进行分裂，生成决策树。 3. 重复以上步骤，生成多棵决策树。 4. 对于新的输入样本，让所有决策树分别进行预测。 5. 统计每棵决策树的预测结果，以多数投票的方式确定最终输出结果。 6. 随机森林算法通过集成多个决策树的结果，提高了模型的准确性和稳定性。

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