下列關於決策樹和隨機森林的比較，何者「正確」？

解析

正確答案是(C)。隨機森林是集成學習方法，建構多棵決策樹（每棵用隨機子樣本和隨機子特徵），最終以投票或平均方式產生結果，有效降低單棵樹的過擬合問題。(A)錯誤陷阱：隨機森林的每棵樹使用隨機選取的特徵子集（不是全部特徵），這是「隨機」的含義之一。(B)錯誤：隨機森林通常比單棵決策樹更準確。(D)錯誤陷阱：多棵樹的集成反而降低了可解釋性，單棵決策樹更容易解釋。關鍵概念：隨機森林的「隨機」指資料的隨機取樣（Bootstrap）和特徵的隨機選取。

正確答案：C. 隨機森林透過建構多棵決策樹並取多數決或平均值來降低過擬合風險