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隨機採樣 在輸入數據後，會進行"行（樣本）"及"列（特徵）"的隨機採樣，因要生成多顆決策樹，且每顆樹的樣本集及特徵的選取不能一模一樣（樣本集及特徵可有些許重複，但不會完全相同）才有森林的意義，因此會進行採樣。也因每顆樹的樣本數皆非全部的樣本，較不易出現過擬合狀況，因此不需剪枝。
