决策森林算法的主要特点包括：
2. 鲁棒性：即使单个决策树表现不佳，整个决策森林通常也能提供较好的性能，因为错误可以相互抵消。
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4. 易于解释：虽然单个决策树可能难以解释，但通过分析多个决策树，可以更好地理解模型的决策过程。
决策森林算法是随机森林（Random Forest）的一个变种，后者在机器学习领域非常流行。其他类似的算法还包括梯度提升决策树（Gradient Boosting Trees）等。
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