随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来提高模型的准确性和稳定性。A. 对B. 错

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来提高模型的准确性和稳定性。每个决策树都是基于随机选择的特征和样本子集构建的，最终的预测结果是所有决策树预测结果的平均值（回归任务）或投票结果（分类任务）。这种方法可以减少过拟合，提高模型的泛化能力。