随机森林算法是一种机器学习算法，被用于分类和回归分析。它是通过集合多个决策树，并众多决策树的结果进行加权综合而得出最终结论的方法，特别适用于大规模和高维数据集，以及需要进行很高精度和快速预测的地方。
随机森林算法的基本架构是基于决策树的CART算法（分类回归树），由Breiman在2001年首次提出。首先使用 bootstrap sampling的方法，从原始样本中选择N个子样本,再从N个子样本中随机抽取K个特征,分别使用这K个特征来构建决策树，这N棵决策树组成了随机森林，最后将N棵树结果进行聚合或加权求和、投票求众数等行动就得到最终结果,集成了遗传算法、贝叶斯、支持向量机、神经网络和K-means等传统机器学习方法的有点。
除了解决分类和回归问题，随机森林也可以用于量化特征重要度、探测噪声、解决非线性问题以及提高模型强度等功能。它对模型的参数和变量之间的局部相关关系都有效检测，预测准确率极高，而且能够很好地处理多分类，计算效率也较高，且不易受到异常点的干扰，更不容易出现过拟合。
随机森林由于其准确性、可解释性、鲁棒性以及计算效率的优势，被广泛应用于各种金融风控、医疗保健、交通智能等场景中。随着实践的深入，仍有待改进的方面，为了更好地挖掘数据的内在联系，但最终的目的都是为了更准确地预测。
