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随机森林算法利用多个决策树模型，对结果进行表决，以获得比单个决策树更高的预测精度

；③将N棵决策树随机构成随机森林；④未来根据预测样本气候环境、设备属性、设备工况进行随机森林决策投票，得出针对该预测样本最优的决策树进行运算，并计算出最终结果。则上列模型算法构建步骤合理的顺序是（）

传统的机器学习算法有:线性回归模型、Logistics回归模型、K-临近算法、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络、EM算法、概率图模型等。

树形模型不需要归一化，它们不关心变量的值，如决策树、随机森林(Random Forest)