1.随机森林：
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在Bagging策略的基础上进行修改后的一种算法。
2.随机森林的特点
从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本；
从所有属性中随机选择K个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建决策树；
重复以上两步m次，即建立m棵决策树；
这m个决策树形成随机森林，通过投票表决结果决定数据属于那一类
3.随机森林的优缺点
优点：
1. 训练可以并行化，对于大规模样本的训练具有速度的优势；
2. 由于进行随机选择决策树划分特征列表，这样在样本维度比较高的时候，仍然具有比较高 的训练性能；
3. 给以给出各个特征的重要性列表；
4. 由于存在随机抽样，训练出来的模型方差小，泛化能力强；
5. RF实现简单；
6. 对于部分特征的缺失不敏感。
缺点：
1. 在某些噪音比较大的特征上，RF模型容易陷入过拟合；
2. 取值比较多的划分特征对RF的决策会产生更大的影响，从而有可能影响模型的效果
4.Adaboost算法
Adaptive Boosting是一种迭代算法。每轮迭代中会在训练集上产生一个新的学 习器，然后使用该学习器对所有样本进行预测，以评估每个样本的重要性 (Informative)。换句话来讲就是，算法会为每个样本赋予一个权重，每次用
训练 好的学习器标注/预测各个样本，如果某个样本点被预测的越正确，则将其权重 降低；否则提高样本的权重。权重越高的样本在下一个迭代训练中所占的比重就 越大，也就是说越难区分的样本在训练过程中会变得越重要；
整个迭代过程直到错误率足够小或者达到一定的迭代次数为止
5.Adaboost算法的优缺点：
优点：
可以处理连续值和离散值； 模型的鲁棒性比较强； 解释强，结构简单。
缺点：
对异常样本敏感，异常样本可能会在迭代过程中获得较高的权重值，最终影响模型 效果
6.二者的区别
adaboost：
提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。
加权多数表决的方法，加大分类误差率小的弱分类器的权值，使其在表决中起较大作用，减小分类误差率大的弱分类器的权值，使其在表决中起较小的作用。
随机森林：
训练样本选取随机。虽然每一棵树的训练样本个数都是样本总数N，但是每一个样本的随机选取都是有放回的选取。这样，每一颗树的训练样本几乎都不相同。
特征选取随机。假设训练数据有M个特征，随机森林的每一颗树只选取m（m< M）个特征用于构建决策树。每一颗树选取的特征可能都不完全相同。
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