隨機森林 回歸 原理、隨機森林範例、機器學習特徵選取在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說
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其實概念上來說，其實也是太同小異啦，就是用Bagging方法，隨機抽取資料後再訓練一個regression tree，最後再把這些base learner結合起來。
隨機森林 回歸 原理在[Day 14] 多棵決策樹更厲害：隨機森林(Random forest)的討論與評價
隨機森林 是使用Bagging 加上隨機特徵採樣的方法所產生出來的整體學習演算法。還記得在前幾天的決策樹演算法中，當模型的樹最大深度設定太大的話容易讓模型過擬合。
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隨機森林 回歸 原理在[Day 19] 隨機森林(迴歸器) - iT 邦幫忙的討論與評價
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