11.集成学习和随机森林
Soft Voting投票时有权值，更合理。 Bagging and Pasting： 放回取样：Bagging（也叫bootstrap） 不放回取样：Pasting 使模型产生差异化： 针对特征进行随机采样：Random Subspaces 既针对样本数量，又针对特征进行随机采样： Random Patches 使用决策树进行集成学习的方式也叫随机森林。 Extra-Trees: 决策树在节点划
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