隨機(jī)森林是一種靈活且廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，由多個(gè)決策樹組成。它既可以用于分類問題，也可以用于回歸問題，還能幫助進(jìn)行特征選擇。以下是對(duì)每種選項(xiàng)的分析：

A: 預(yù)測(cè)樣本分類
- **正確**。隨機(jī)森林非常適合用于分類任務(wù)。它通過多數(shù)決方式結(jié)合多棵決策樹的預(yù)測(cè)結(jié)果，降低了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，從而提高了分類的準(zhǔn)確性。

B: 用于樣本排序
- **不完全正確**。隨機(jī)森林本身并不是設(shè)計(jì)來(lái)進(jìn)行樣本排序的。然而，它可以通過分類概率或回歸預(yù)測(cè)值對(duì)樣本進(jìn)行某種排序，但這不是其主要應(yīng)用目標(biāo)。

C: 用于特征選擇
- **正確**。隨機(jī)森林可以用于特征選擇。它能夠評(píng)估各個(gè)特征的重要性，通過特征重要性評(píng)分，幫助識(shí)別對(duì)預(yù)測(cè)有較大貢獻(xiàn)的特征。

D: 用于回歸預(yù)測(cè)
- **正確**。隨機(jī)森林同樣適用于回歸問題。通過結(jié)合多棵決策樹的預(yù)測(cè)值并計(jì)算平均值，隨機(jī)森林能夠?yàn)檫B續(xù)型數(shù)值預(yù)測(cè)提供較好的結(jié)果。

因此，正確答案是 A、C 和 D。隨機(jī)森林在分類和回歸任務(wù)中表現(xiàn)良好，并且能有效進(jìn)行特征選擇。