我正在观看Youtube上有关AdaBoost的视频：https://www.youtube.com/watch?v=LsK-xG1cLYA。他给出了决策树桩的示例，其中通过一些输入，该树桩可以预测患者是否患有心脏病。他提供的示例之一显示一些决策树桩将患者分类为“患有心脏病”，而其他一些决策树桩将患者分类为“患有心脏病”（我显示了下面的2个屏幕截图）。

现在，我的困惑是，每个决策树桩如何投票决定患者是否患有心脏病？是基于多数票吗？例如，在下面显示的决策树桩屏幕截图中，如果患者患有胸痛，树桩如何决定患者是否患有心脏病？两种预测的准确性大致相等（大致相等，我的意思是，如果患者患有胸痛，则将其预测为患有心脏病，可导致3例正确病例和2例不正确的病例，而如果患者患有胸痛，则将其预测为不会患有心脏病疼痛会导致2例正确案例和1例错误案例）。如果两个预测的准确性大致相等，那么决策树桩将如何决定要预测哪个结果？