R语言生成随机森林

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随机森林算法，作为一种集成学习方法，在机器学习中表现出色。其优点包括：强大的预测能力：通过构建多个决策树并集成其预测结果，随机森林能够减少过拟合，提高预测精度。特征选择：随机森林能够自动评估特征

随机森林算法通过集成多个决策树进行数据分类。其步骤如下：数据准备: 将数据集划分为特征矩阵 (X) 和目标变量 (y)。自助采样: 每个决策树使用随机抽取的样本子集进行训练。决策树构建: 利用

这份代码展示了如何使用随机森林算法进行分类任务。

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