Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，和生存分析，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。随机森林就是多个CARD树。 Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行分类。 随机森林算法只需要
1.实验背景本次实验是Kaggle上的一个入门比赛——Titanic: Machine Learning from Disaster。比赛选择了泰坦尼克号海难作为背景，并提供了样本数据及测试数据，要求我们根据样本数据内容建立一个预测模型，对于测试数据中每个人是否获救做个预测。样本数据包括891条乘客信息及获救情况，测试数据有418条乘客信息。样本数据的样例如下：Passenger：乘客唯一识别id
