创建一个关于随机森林算法的200字简介。
随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)算法，使用多个决策树来进行分类或回归任务。它的主要思想是通过随机选取特征和样本来生成多个决策树，然后将这些决策树的结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。这个过程可以提高模型的泛化能力和鲁棒性，避免了单棵树可能因结构不佳而产生的过拟合问题。随机森林在处理高维数据和大规模数据时具有很好的性能，并且可以通过特征重要性评估来解释结果。它被广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。