隨機森林

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衆數而定 。 這個術語是1995年由貝爾實驗室的所提出的隨機決策森林 （ random decision forests ） 而來的 。 然後和發展出推論出隨機森林的演算法 。 而 " Random Forests " 是他們的商標 。 這個方法則是結合Breimans的 " Bootstrap aggregating " 想法和Ho的 " random subspace method " 以建造決策樹的集合 。