随机森林算法（Random Forest Algorithm）是一种基于决策树的机器学习算法，它使用有聚散类的方法来跟踪数据的关联性。它是由诸多决策树构成的，这些决策树的结果经过组合起来，来最终应对输入的预测任务。
由于它使用了诸多决策树，因此它可以解决深度连接神经网络难以解决的强关联性以及较大数据量给定的问题。它可以有效地解决非线性问题，并且它具有抗过拟合能力，使它能够处理大量数据中的噪声、缺失和离群值等数据，对预测效果更有利。此外，它还能提取有效的特征，以获取最佳结果。
随机森林算法结合了模糊聚类、平均分割和子分割的技术，使用随机特征选择和随机森林预测技术，以此预测数据中的类别和连续性变量，有效地处理非线性数据。它能够更精确有效地构建复杂的模型，有效地识别复杂的关系，并可以利用大数据集有效地实施预测模型。
总之，随机森林算法能够有效地扩展传统数据挖掘技术，在可靠性、精确性和抗过拟合等方面大大提高数据分析的准确性，它在信用风险评估，智能电网运行监测，医学诊断，文本情感分析，路径规划等领域有着广泛的应用价值。
