Bootstraping： 有放回的采样

有放回采样的随机森林决策过程

Bagging: 无放回采样n个样本一起建立分类器

随机森林

随机森林：建立很多个分类器，1，2, ...每个决策树都独立有一个类别结果，之后统计所有结果得出最终结果
随机：

• 数据随机：如60%指定随机比例，有放回选择全样本，比如建第一棵树时选60%的数据集，建第二棵树时选60%的数据集
• 特征随机