랜포 트리 개수(n_estimators) 늘린다
> 부트스트랩을 통한 한번의 선택에 대한 포함 데이터 수 작아진다 > 작아진 데이터로 트리를 구성한다 > 트리가 상대적으로 단순해진다 > 예측 결과 분포도 단순해진다(분산/편차가 작아진다)
> 더 다양한 샘플링을 통한 더 많은 weak learner 나무가 만들어진다 > 오버피팅 가능성이 적어진다
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