隨機森林

引入 Bagging算法中，通過bootstrapping得到不一樣的數據，通過這些數據送到一個基本算法之後，得到不同的g，最後對這些g取平均得到G；決策樹算法中，通過遞歸方式建立子樹，最終得到一棵完整的樹。 這兩種算法都有其鮮明的特點，決策樹對於不同的數據相對會敏感一些，即其算法的variance很大，而Bagging的特點是通過投票和平均的方式來降低variance的效果。如果將這兩種方法結合

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