隨機森林分類和adaboost分類方法的異同之處
隨機森林和adaboost演算法都可以用來分類，它們都是優秀的基於決策樹的組合演算法。相對於經典線性判別分析，其分類效果一般要好很多。
下說明這兩種分類方法的相同和不同之處：
1，相同：二者都是bootsrap自助法選取樣本。
2，相同：二者都是要訓練很多棵決策樹。
3，不同：adaboost後面樹的訓練，其在變數抽樣選取的時候，對於上一棵樹分錯的樣本，抽中的概率會加大。
4，不同：隨機森林在訓練每一棵樹的時候，隨機挑選了部分變數作為拆分變數，而不是所有的變數都去作為拆分變數。
5，不同：在預測新資料時，adaboost中所有的樹加權投票來決定因變數的預測值，每棵樹的權重和錯誤率有關；隨機森林按照所有樹中少數服從多數樹的分類值來決定因變數的預測值。
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