随机森林算法是一种集成学习方法，能够通过组合多个决策树模型来提高分类的准确率和泛化能力。本文深度解析了随机森林算法的原理及其在机器学习中的应用，包括随机子空间法、袋装法等。同时，还介绍了随机森林算法的局限性及相应的解决方法，帮助读者更好地理解和运用该算法。