描述该算法解决的问题。
随机森林是一种强大的机器学习算法，可以提供准确、快速和可靠的预测。它的工作原理是创建多个决策树并组合它们生成的预测，以产生比单个决策树更准确的结果。该算法能够识别不同特征的重要性，可用于特征选择和提高准确性。此外，随机森林减少了过度拟合，即使在大型、复杂的数据集上也表现良好。它是一种监督学习算法，这意味着它可以根据标记数据生成预测。这使其成为分类任务的理想工具，例如对客户进行分类以进行营销或分析医疗记录以进行诊断和治疗。
随机森林