Bootstrap采样:从原始数据集中随机抽取多个子集(bootstrap样本)。 决策树构建:对每个bootstrap样本构建一个决策树,但在每个节点上,只考虑特征的一个随机子集来决定最佳分割。 预测:对于分类问题,每个树的预测值是叶节点上类别的多数投票结果。 集成预测:所有树的预测值进行投票,得到最终的分类结果。 3. 随机森林分类...