摘要：随机决策树[1](Random Decision Trees),是由Wei Fan等人提出的一种决策树构建方法,它的一大特点就是不需要任何特征选择。因其生成过程具有随机性,对集成学习准确性与差异性的研究提供了新的思路[2][3]。1随机决策树算法描述在整个构建过程中,任何一个结点的生成都是从特征集中随机选取的。对于离散特征来说,每个子树的生成都对应一个离散特征值,且不可以被重复选取。对于连续特征而言,可将其离散

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