Ensemble Learning集成学习
RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。
根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（Random
Forest）。
RF随机森林
原理
提到随机森林，就不得不提Bagging，Bagging可以简单的理解为：放回抽样，多数表
