Random Forest Classifier（随机森林分类器）是一种广泛使用的集成机器学习方法，特别适用于分类任务。它通过构建多个决策树并聚合它们的预测结果，显著提升了模型的准确性和稳定性，同时有效缓解了单棵决策树容易过拟合的问题。
Java代码示例：
数据分类sample_libsvm_data的标准测试数据集合的部分数据样本，其中，第一列是标签，用于标识数据的分类（二分类），其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值)：
运行Java代码：
Random Forest Classifier（随机森林分类器）是一种广泛使用的集成机器学习方法，特别适用于分类任务。它通过构建多个决策树并聚合它们的预测结果，显著提升了模型的准确性和稳定性，同时有效缓解了单棵决策树容易过拟合的问题。
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数据分类sample_libsvm_data的标准测试数据集合的部分数据样本，其中，第一列是标签，用于标识数据的分类（二分类），其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值)：
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