機器學習之隨機森林

        隨機森林（Random Forest）是Bagging的一個擴展變體，以隨機選擇的屬性構建的決策樹爲基學習器，構建Bagging集成的一種集成學習方法。隨機森林能夠用於分類和迴歸的任務，同時也是一種數據降維手段，用於處理缺失值、異常值以及其餘數據探索中的重要步驟。   隨機森林具體的構建方法是node         （1）從原始樣本集m個樣本中使用bootstrap採樣法選出m個

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