随机森林
使用决策树集合进行预测。
输入：
数据：输入数据集
数据预处理：预处理方法
输出：
学习者：决策树学习算法
模型：训练模型
随机森林是一种数据挖掘任务的集成学习方法。
随机森林是由很多决策树构成的。当我们进行分类任务时，新的输入样本进入，就让森林中的每一棵决策树分别进行判断和分类，每个决策树会得到一个自己的分类结果，决策树的分类结果中哪一个分类最多，那么随机森林就会把这个结果当做最终的结果。
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使用决策树集合进行预测。
数据：输入数据集
数据预处理：预处理方法
学习者：决策树学习算法
模型：训练模型
随机森林是一种数据挖掘任务的集成学习方法。
随机森林是由很多决策树构成的。当我们进行分类任务时，新的输入样本进入，就让森林中的每一棵决策树分别进行判断和分类，每个决策树会得到一个自己的分类结果，决策树的分类结果中哪一个分类最多，那么随机森林就会把这个结果当做最终的结果。