隨機森林

大綱 隨機森林思想的提出 隨機森林的基本概念 隨機森林的結構 隨機森林的優缺點 隨機森林學習過程 1. 隨機森林思想的提出 由於決策樹(DT)會產生過擬合現象，導致泛化能力變弱，美國貝爾實驗室大牛採用隨機森林(RF)投票機制來改善決策樹 2. 隨機森林的基本概念 隨機森林(Random Forests)：是一個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的衆數而定。（將投票次數最多

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