《随机森林》（一）准备工作

随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习思想的监督学习算法，广泛用于分类和回归任务。它是通过构建多个决策树并将其结果进行整合来提高模型性能和鲁棒性的一种方法。

随机森林在很多不同的领域表现出色，如金融市场预测、客户流失预测、医疗诊断等。它不仅在结构化数据集上表现良好，还可以用于非结构化数据，例如图像处理、文本分类等，显示出其广泛的应用潜力。

随机森林算法的优点体现在它能够有效处理高维、噪声和不平衡数据的问题，提供高精度的预测，并具备良好的鲁棒性和适应性。它在各个领域的实际应用中表现优异，成为机器学习领域不可或缺的工具。

课程学习目标：

1. 深入理解随机森林算法原理
2. 深入理解随机森林算法参数意义和作用

授课环境：win11 + pycharm 2024.1.3 + python 3.8

1. 创建虚拟环境 rf-env：

conda create --name rf-env python=3.8

2. 安装课程需要的依赖包：

conda install scikit-learn==1.3.0
conda install matplotlib==3.7.2

3. 创建 Python 项目：随机森林，并配置该项目的环境为 rt-env。