随机森林：数百棵决策树投票得出稳健预测的集成模型。
随机森林是一种集成模型，结合了在随机数据子集上训练的数百棵决策树的预测。树的多样性使模型比单个树更稳健，更不容易过度拟合。
在数据自助采样上训练500+棵决策树。每棵树投票决定方向（上涨/下跌）。多数获胜。特征随机化确保多样性。
500+棵树的多数投票。置信度=一致投票百分比。集体特征重要性。
中等
非常稳健，抗过度拟合。训练速度快。可解释。在表格特征上表现好。
无法捕捉序列模式。性能受树多样性限制。在干净数据上不如XGBoost精确。
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