隨機森林的隱藏優勢：無需提前停止即可防止過度擬合

隨機森林(RF)的獨特行為可以通過結合隨機化和貪婪優化來解釋。這種組合使得RF在完全過度擬合訓練數據的情況下仍能保持良好的測試集表現。這一性質不僅適用於RF,也適用於其他基於貪婪優化的集成模型,如Boosting和MARS。