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優點 1.隨機森林的基礎演算法是CART，故可以處理類離散型與連續型資料。 2.總體而言，隨機森林的擬合結果準確率高。 3.處理非平衡誤差資料時，能平衡誤差。 4.分類資料時亦能算出相似度 缺點 1.運算需要大量記憶體，儲存每顆樹的資訊。 2.因為隨機森林是決策樹的組合，無法針對單一顆樹作解釋。
