RandomForestClassifier（随机森林分类器）和GradientBoostingClassifier（梯度提升分类器）是两种常用的集成学习方法，它们之间的区别分以下几点。 1、基础算法 RandomForestClassifier：随机森林分类器是基于决策树的集成方法。它通过构建多个决策树，并使用随机特征子集和随机样本子集来进行训练，最后通过投票或平均来生成最终的分类结果。GradientBoostingClassifier：梯度提升分类器也是基于决策树的集成方法。它通过迭代地训练多个决策树，每个决策树都关注之前模型的残差，通过梯度下降或其他优化算法来逐步提升整体模型的性能。...