重写下面这段文本：这是一篇中文文章，标题为《随机森林算法原理分析及应用》：

随机森林是一种分类与回归技术。随机森林由许多决策树组成，每个决策树之间没有关联。在分类问题中，随机森林投票决定结果；在回归问题中，它取所有决策树的平均值。通过使用随机选择特性与样本，随机森林可以用来防止过度拟合，同时提高模型的准确度。随机森林还可以用来检测变量的重要性。在实际应用中，随机森林已经广泛应用于许多领域，如生物学、化学、药物发现、金融、医学等。
本文名为《随机森林算法原理分析及应用》，介绍了一种分类与回归技术，即随机森林，其由多个不相关的决策树组成，在分类问题中采用投票法，在回归问题中取平均值。通过随机特征和样本选择，可避免过拟合，提高模型准确度，并检测变量重要性。随机森林已被广泛应用于生物学、化学、药物发现、金融和医学等领域。