GPT答：

7i24.cn

首先，我们需要确定一些算法的初始参数，包括剪枝阈值、决策树数量、预测试样本比例和随机特征属性个数。其中，随机特征属性个数的初值为2log(M+1)。接着，我们使用Bootstrap算法对待分类数据进行采样，并生成Q个训练集。在每个训练集中，我们随机选取一部分样本作为预测试样本，并使用剩余的样本生成决策树。在生成过程中，每次选择r个属性作为当前节点的决策属性，并根据设定的阈值将节点转化为叶节点或者继续迭代下去。最后，在所有决策树生成完成后，我们对每棵树进行预测并记录其正确率。