我正在尝试确定分类任务的最佳变量组。有时，应该只选择一个变量，而不是一组变量（但是仅查看每个变量的数据就很薄）。
我使用了多个分类器（Random Forest，Logistic回归，SVM），并且在理解结果方面存在一个小问题（使用RF可获得最佳结果）。
请问有人对随机森林的理解比我更深的人，请解释使用一个变量的随机森林在做什么吗？由于它只是一个变量，所以我很难看到随机森林比单个变量可以单独实现的效果更好（规格）。 （在这种情况下）RF是否为决策树？我当时以为是这种情况，经过测试，我发现其中两个的所有分数（准确性，F1，准确性，召回率）都相同。
感谢您的帮助。