随机分类模型建立的算法伪代码

以下是一个随机分类模型（Random Forest）的建立算法的伪代码：

1. 定义输入：训练数据集 D，决策树个数 T，每个决策树的最大深度 max_depth，每个决策树中节点划分所需的最小样本数 min_samples_split。

2. 对于 t = 1, 2, ..., T：
a. 从训练集 D 中有放回地抽取 n 个样本作为训练集 D_t。
b. 随机选择 m 个特征作为决策树的候选特征。
c. 使用训练集 D_t 和候选特征集建立一棵深度不超过 max_depth 的决策树，其中节点划分所需的最小样本数为 min_samples_split。
d. 将该决策树加入随机森林中。

3. 输出随机森林。

注：m 是一个常数，通常设置为总特征数的平方根。n 是训练集 D 的大小。在节点划分时，通常使用信息增益或基尼不纯度等指标来选择最佳划分特征。