给出一篇关于机器学习中随机森林算法的简要说明及其应用场景。
随机森林是一种集成学习算法，它包含多个决策树模型。它的主要思想是通过组合多个决策树的预测结果来改善模型的稳定性和准确性。在每个决策树中，随机森林会随机选择一定数量的样本和特征来建立模型。通过这种方式，模型可以避免过拟合并具有更好的泛化能力。随机森林通常用于分类和回归问题，并且具有高效、快速、准确的优点。它适用于处理具有大量特征和大量数据的问题。

随机森林的应用场景包括：

1. 医学诊断：可以使用随机森林来预测疾病风险和诊断结果，利用各种因素进行分析，可以更好地预测结果。

2. 金融风险评估：可以通过分析信用卡持有者的历史交易记录和行为来预测违约风险等，帮助金融机构更好地评估风险。

3. 商品推荐：可以通过分析用户历史购买记录来预测他们未来可能感兴趣的商品，并进行个性化推荐。

4. 自然语言处理：可以使用随机森林来进行文本分类、情感分析和词性标注等任务，提高自然语言处理的效率和准确性。