为什么需要从随机森林中的数据中随机选择样本？

从随机森林中随机选择样本是为了解决两个问题：过拟合和方差。

过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现较差的现象。随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成，每个决策树都是在随机选择的样本上训练得到的。通过从随机森林中随机选择样本，可以减少模型对训练集的过拟合程度，提高模型的泛化能力。

方差是指模型在不同的训练集上表现不稳定的现象。随机森林通过集成多个决策树的预测结果来得到最终的预测结果，每个决策树都是在不同的随机样本上训练得到的。通过从随机森林中随机选择样本，可以减少模型的方差，提高模型的稳定性。

总结来说，从随机森林中随机选择样本可以减少过拟合和方差，提高模型的泛化能力和稳定性。

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