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随机森林的基本单元是决策树。决策树是一种树形结构，通过一系列的特征判断将数据集划分成不同的类别。它通过计算信息增益或基尼指数来选择最佳的划分特征，并递归地构建树。
随机森林在构建每个决策树时，随机选择一部分特征进行划分。这种随机特征选择可以减少决策树之间的相关性，提高模型的多样性，从而提高整体模型的准确性。
在构建每个决策树时，随机森林还随机选择一部分样本进行训练。这种随机样本选择可以减少样本之间的相关性，进一步提高模型的多样性。
随机森林通过对每个决策树的预测结果进行投票或平均，得到最终的预测结果。这种集成预测可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和准确性。
随机森林可以用于图像分类任务，通过提取图像的特征并构建决策树进行分类。例如，在人脸识别中，可以使用随机森林来判断一个图像中是否包含人脸。
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随机森林可以用于自然语言处理任务，如文本分类和情感分析。通过构建多个决策树来对文本进行分类或情感判断，可以提高模型的准确性和鲁棒性。
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