第 11 屆 iThome 鐵人賽
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再一次不免俗地先上一開始的第一張圖：
今天要討論的是隨機森林(Random Forests)
還記得先前提到的決策樹嗎？很多棵樹的集合即是森林！所以隨機森林可以說是很多棵決策樹算出來的結果然後集成之後，找出最大公約數，即為成果。如下圖：
再引述Wiki中的解釋：
在機器學習中，隨機森林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眾數而定。
然後隨機森林還可以衍伸出Bagging和Boosting Trees (Bagging是Bootstrap aggregating的縮寫)
詳細的介紹可以參考這裡
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