将随机森林算法和深度学习算法作为基分类器，使用集成学习方法（如Boosting或Bagging）将它们进行融合，以提高预测精度。

集成学习是一种将多个分类器或回归器结合起来，以提高预测精度的方法。Boosting和Bagging是两种常见的集成学习方法，它们可以用于随机森林和深度学习算法的融合。

Boosting是一种迭代的集成学习方法，其中每个基分类器都是在之前分类器的错误样本上进行训练的。在每个迭代中，Boosting会根据前面分类器的表现来调整每个样本的权重，以便更好地分类错误的样本。这样可以使分类器逐步提高精度，直到达到最终结果。

Bagging是一种并行的集成学习方法，其中多个基分类器被训练在不同的子样本上。每个子样本都是从原始数据集中随机采样得到的，这样可以降低过拟合的风险。最终的预测结果是所有基分类器的平均值或多数表决的结果。

将随机森林和深度学习算法的结果融合起来，可以使用Boosting或Bagging方法来提高预测精度。例如，可以使用Bagging来构建多个随机森林和深度学习模型，每个模型都使用不同的子样本进行训练。然后，使用所有模型的结果的平均值或多数表决结果来预测新的样本。这样可以降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。