《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。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。因此，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. 能够应用随机森林解决问题

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。