随机森林算法通过组合多个决策树实现分类和回归预测。其原理如下：

  1. 构建多个决策树: 随机森林由多个独立的决策树组成，每个决策树通过从训练数据中随机抽取样本（自助法或随机子集法）构建。
  2. 随机特征选择: 每个决策树节点只考虑部分特征进行分裂，增加决策树多样性，提升模型准确性。特征选择方法包括全特征选择和随机特征选择。
  3. 决策树构建: 基于选定特征进行划分，使子节点样本尽量属于同一类别或具有相似回归值。信息熵、基尼系数等指标用于评估划分质量。重复该过程直至满足预设的停止条件。
  4. 集成投票/平均: 分类问题中，随机森林采用投票机制确定最终预测结果，每个决策树对样本进行分类，最终选择得票最多的类别。回归问题中，随机森林通过平均每个决策树的预测值得到最终预测结果。

随机森林算法具有良好的鲁棒性和泛化能力，可有效处理高维数据和大规模数据集，并对特征缺失和噪声具有较好的容错性。