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判断题
随机森林解决解决了决策树泛化能力弱的特点。
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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。
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。
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。
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