Random Forest是一种受欢迎的机器学习算法，通过构建多个决策树来提高准确性和控制过拟合。它适用于分类和回归任务，具有减少过拟合、处理缺失值、提供特征重要性等优点。适用于需要高准确性、复杂数据和鲁棒性的情况。
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