随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。它通过集成大量的决策树来进行预测，每个决策树在样本集上的输出结果的平均值或众数即为随机森林的最终输出结果。
随机森林的工作流程如下：
1. 数据采样：从原始数据集中采取有放回的抽样方式（bootstrap sample）获取训练数据子集，使得每次抽取的数据子集与原始数据集大小相同，但可能出现重复样本。
2. 特征采样：在构建每棵决策树时，不是使用所有的特征，而是从所有特征中随机选取一部分特征用于当前决策树的生成。
3. 决策树生成：对每一个子集，利用选中的特征建立一棵决策树。这棵树完全生长，不进行剪枝。
4. 预测结果：对于新的输入实例，将其放入每一棵决策树中进行分类并得到一个分类结果，最后将这些结果进行投票，以得票最多的类别作为最终的分类结果。
5. 计算误差：通过对未参与训练的样本（out-of-bag samples）进行预测，可以计算出随机森林的整体误差。
随机森林具有以下优点：
- 能够处理高维数据，并且不需要做特征选择。
- 由于采用了bagging和特征随机选择的方式，所以随机性很强，不容易过拟合。
- 可以评估各个特征的重要性。
- 训练速度快，可以并行化。
但是，随机森林也存在一些缺点：
- 对于有不同级别的特征，或者某些特征缺失较多的数据，可能会导致偏差增大。
- 当样本数量较少时，随机森林可能不如单一决策树准确。
