请解释"随机森林"算法，不需要复杂的数学推导，尽量用简单易懂的语言解释，并以Markdown表格展示其优缺点。
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| 特性       | 解释                                                         |
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| 定义       | 随机森林是一种利用多个决策树进行集成的机器学习算法。           |
| 工作原理   | 通过随机选择数据样本和特征来构建多个决策树，最后综合这些树的结果来预测。 |
| 优点       | 1. **高准确性**：多个树的集成降低了单个树的误差。<br>2. **鲁棒性**：可以处理缺失数据和异常值。<br>3. **灵活性**：适用于分类和回归问题。 |
| 缺点       | 1. **计算复杂度高**：训练多个树需要更多计算资源。<br>2. **模型解释性差**：由于是多个树的综合，难以解释单个决策过程。 |
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