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本项目选择随机森林（RandomForest）算法，详见机器学习部分学习
假设现在针对的是分类问题，那么随机森林（RandomForest）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。其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器，那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出
针对同一个模型不同的参数对最终的效果影响较大，所以需要进行算法调参，通常使用网格搜索的办法（GridSearchCV）进行调参
注意：
由于本项目数据量很大，所以调参过程会耗费大量时间！
