请为以下内容降重：① 用 bootstrap 方法生成 m 个训练集分别训练 m 棵决策树。② 在每一棵决策树的结点选择特征进行分裂时在特征中随机抽取一部分特征在抽取的特征中进行选择。③ 每一棵决策树都尽最大程度生长并且没有剪枝过程。④ 将生成的多棵决策树进行决策。对于分类问题由多棵决策树投票决定分类结果；对于回归问题由多棵决策树的预测值均值决定回归结果。
- 使用 bootstrap 方法生成多个训练集，然后分别用这些训练集训练多个决策树。
- 在每个决策树的节点选择特征进行分裂时，会从抽取的特征中随机选择一部分特征进行选择。
- 所有的决策树都会尽可能生长，没有进行剪枝处理。
- 多个决策树的预测结果会被综合决策。分类问题会通过投票来决定最终的分类结果，回归问题会通过多个决策树的预测值的平均值来决定回归结果。
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