隨機森林（Random Forest）

隨機森林（Random Forest） bagging+決策樹 = 隨機森林 隨機森林是一種重要的基於Bagging的集成學習方法，用來做分類，迴歸等問題。 隨機森林有許多優點： 具有極高的準確率 隨機性的引入，使得隨機森林不容易過擬合 隨機性的引入，使得隨機森林有很好的抗噪音能力 能處理高維度的數據，並且不用做特徵選擇 既能處理離散型數據，也能處理連續型數據，數據集無需規範化 訓練速度快，可以得

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