随机森林是哪种类型的学习算法？（）

随机森林是哪种类型的学习算法？（）

A、有监督

B、半监督

C、无监督

正确答案：A

答案解析：

有监督学习定义：有监督学习是指利用一组已知类别的样本作为训练集，以建立一个数学模型，再用已建立的模型来预测未知样本的类别。在训练过程中，模型会学习输入特征与输出标签之间的关系。

随机森林工作原理：随机森林是基于决策树的集成学习算法。它在训练过程中，从原始训练数据集中通过有放回抽样构建多个子集，针对每个子集训练一棵决策树，最终通过投票（分类任务）或平均（回归任务）等方式综合多棵决策树的结果进行预测。在这个过程中，训练数据集中明确包含了输入特征以及对应的输出标签（分类任务中的类别标签或回归任务中的数值标签）。例如，在预测客户是否会购买某产品的分类任务中，训练数据既有客户的各种属性特征（如年龄、购买历史等），又有客户是否购买（即类别标签）的信息。随机森林依据这些带有标签的数据进行学习，构建模型，以便对新的客户数据进行购买预测，这完全符合有监督学习的特征。

与半监督和无监督学习区别：半监督学习使用少量有标记数据和大量无标记数据进行学习，而随机森林训练主要依赖有标记数据，不符合半监督学习特点；无监督学习旨在从无标记数据中发现数据的内在结构和规律，如聚类分析，而随机森林有明确的目标标签进行预测，并非无监督学习。