随机森林解决解决了决策树泛化能力弱的特点。

Random Forest（随机森林）是一种基于树模型的Bagging的优化版本，一棵树的生成肯定还是不如多棵...

判断题Random Forest（随机森林）是一种基于树模型的Bagging的优化版本，一棵树的生成肯定还是不如多棵树，因此就有了随机森林。

Bagging是bootstrap aggregating。思想就是从总体样本当中随机取一部分样本进行训练，通...

判断题Bagging是bootstrap aggregating。思想就是从总体样本当中随机取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出，这就极大可能的避免了不好的样本数据，从而提高准确度。

使用随机森林做分类的话，最后会根据多棵树的投票结果，得到最终答案。

判断题使用随机森林做分类的话，最后会根据多棵树的投票结果，得到最终答案。