Bagging在做预测时，对于分类任务，使用简单的投票法。若分类预测时出现两个类票数一样时，则随机选择一个。其是由很多决策树构成的，不同决策树之间没有关联。当我们进行分类任务时，新的输入样本进入，就让森林中的每一棵决策树分别进行判断和分类，每个决策树会得到一个自己的分类结果，决策树的分类结果中哪一个分类最多，那么随机森林就会把这个结果当做最终的结果。个人理解：就是通过不维度去使用决策树去分类，每个

本文介绍了YOLOv5目标检测模型的数据预处理流程，主要包括三个关键步骤：1) 下载VOC格式数据集，包含原始图片和XML标注文件；2) 使用split_train_val.py脚本将数据集划分为训练集(90%)、验证集和测试集；3) 通过voc_label.py脚本将VOC格式标注转换为YOLO格式。预处理过程生成了训练/验证/测试集的文件列表，并将边界框坐标从绝对像素值转换为相对比例值。文章提