在机器学习领域，随机森林模型是一种非常强大的集成学习方法，它通过构建多个决策树来提高预测准确性，并降低过拟合的风险。🌳💪

在这一章节中，我们将深入了解如何在每一轮训练后改变训练集，以增强模型的多样性和泛化能力。🎯📈

随机森林的核心思想是通过自助采样（Bootstrap Aggregating）创建不同的训练数据子集，这意味着每次训练时都会从原始数据集中随机抽取样本，允许某些样本被多次选中，而其他样本则可能完全未被选中。🎈🔄

这种策略不仅增加了训练数据的多样性，还使得模型能够更好地捕捉数据中的复杂模式和异常值。🌲🌟

通过这种方式，我们可以显著提升随机森林模型的整体性能，使其在处理分类和回归问题时更加稳健和准确。🚀👌

希望本章内容能帮助大家更深入地理解随机森林的工作原理及其在实际应用中的优势。📖🔍