随机森林的学习算法

根据下列算法而建造每棵树：
1. 用 N 来表示训练例子的个数，M表示变量的数目。
2. 我们会被告知一个数 m ，被用来决定当在一个节点上做决定时，会使用到多少个变量。m应小于M
3. 从N个训练案例中以可重复取样的方式，取样N次，形成一组训练集（即bootstrap取样）。并使用这棵树来对剩余预测其类别，并评估其误差。
4. 对于每一个节点，随机选择m个基于此点上的变量。根据这 m 个变量，计算其最佳的分割方式。
5. 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。