今天的內容會帶大家了解 1. 多個分類預測結果，該如何合併成更準確的預測 2. 葉編碼的目的是什麼？如何達成該項目的？ 3. 葉編碼編完後，通常該搭配什麼使用？ 多個分類預測結果，需要先將機率倒推回對應數值， 相加後再由sigmoid 函數算回機率，類似邏輯斯回歸的算法 葉編碼的目的是重新標記資料，以擬合後的樹狀模型分歧條件，將資料離散化， 這樣比人為寫作的判斷條件更精準，更符合資料的分布情形 葉編碼編完後，因為特徵數量較多， 通常搭配邏輯斯回歸或者分解機做預測，其他模型較不適合 有了大概的理解之後，我們開始今天的學習吧！！！