Random Forest

隨機森林簡單來說，就是由多顆決策樹所組成，其為使用 Bagging 加上隨機特徵採樣所產生的一種演算法。因為是基於 CART演算法，所以可以處理類別資料與連續資料，其他的優點像是其能夠接收高維度的資料、對雜訊容忍度高、擬和結果準確率高等等，故亦時常用於Kaggle等商業競賽。