隨機森林Random Forest
引言 在機器學習中，隨機森林由許多的決策樹組成，由於這些決策樹的造成採用了隨機的方法，所以也叫作隨機決策樹。隨機森林中的樹之間是沒有關聯的。當測試數據進入隨機森林時，其實就是讓每一顆決策樹進行分類，最後取全部決策樹中分類結果最多的那類爲最終的結果。所以隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，而且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的衆數而定。隨機森林能夠既能夠處理屬性爲離散值的量，如ID3算法，也能夠處
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