隨機森林小結

隨機森林算法梳理 集成學習概念 集成學習分類 個體學習器 boosting bagging 結合策略(平均法，投票法，學習法) 隨機森林的思想 隨機森林的優點： 隨機森林的缺點： 隨機森林算法重要的超參數 應用範圍 集成學習概念 集成學習（ensemble learning）是指將若干弱分類器組合之後產生一個強分類器，用來提升機器學習性能，這種方法相較於當個單個模型通常能夠獲得更好的預測結果。弱分

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