这个是用来做决策树用的，很清楚的看出结构，可以看看哦-This is a decision tree used to make very clear to see the structure, you can see Oh

我们需要成百上千的分类器来解决现实世界的分类吗 我们评估179分类17种分类器（判别分析，贝叶斯，神经网络，支持向量机，决策树，基于规则的分类器，升压、装袋、堆放、随机森林和其他合奏，广义线性模型，线性，偏最小二乘法和主成分回归，logistic回归、多项式回归、多元自适应回归样条等方法），实现在WEKA，R（有或没有插入包），C和Matlab，包括所有目前可用的相关分类。(Do-we-Need-Hundreds-of-Classifiers-to-Solve-Real-World-Class

要说随机森林，必须先讲决策树。决策树是一种基本的分类器，一般是将特征分为两类（决策树也可以用来回归，不过本文中暂且不表）。构建好的决策树呈树形结构，可以认为是if-then规则的集合，主要优点是模型具有可读性，分类速度快。(In machine learning, a random forest is a classifier that contains multiple decision trees, and its output category is determined by the m