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平行森林的费播放片预测过程也非常简单。对于分类问题，免国语平行森林通过投票机制来确定最终的费播放片分类结果。每个决策树都会对输入样本进行分类，免国语然后选择得票数最多的费播放片类别作为最终的预测结果。对于回归问题，免国语平行森林通过取平均值来得到最终的预测结果。

平行森林具有很强的鲁棒性和稳定性。它可以处理大量的数据和高维特征空间，而且对于缺失数据和噪声也具有较好的容忍度。此外，平行森林还可以估计特征的重要性，从而帮助我们理解数据中的模式和关系。

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