随机森林算法详解：原理、步骤及应用
- 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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