ID3决策树+随机森林算法生成决策森林，采用投票机制进行决策；有训练数据aaa和测试数据bbb；非常适合机器学习的初学者-The ID3 the+ random forest algorithm to generate decision forests voting mechanism for decision-making training data the the aaa and test data bbb ideal for

本文分别利用逻辑回归、决策树和随机森林三种模型针对员工是否会过早离职问题进行探究，结果显示三种方法预测结果的精确度依次增加，分别为78.59%、96.8%和 99%，并且三种模型均显示员工演满意度是最重要的特征变量。(Predicting employee turnover)

给出对决策树与随机森林的认识。主要分析决策树的学习算法：信息增益和ID3、C4.5、CART树，然后给出随机森林。 决策树中，最重要的问题有3个: 1. 特征选择。即选择哪个特征作为某个节点的分类特征； 2. 特征值的选择。即选择好特征后怎么划分子树； 3. 决策树出现过拟合怎么办？ 下面分别就以上问题对决策树给出解释。决策树往往是递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割。(The understandin

使用rrt随机决策树进行3d路径规划，效果很好(3-D Path Planning Using Random Decision Tree)