Random Forest（2018-05-05）

  1. 随即森林是决策树的集成，是一种常用算法，通常通过bagging的方法训练。随即森林的效果通常与Boosting的效果类似，易于训练和调整。


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  2. 随机森林优点：

  • 很少过度拟合
  • 能够并行构建，即每棵决策树都能独立训练
  • 分类的准确率更高
  • 缺失数据时， 仍能处理保持准确率；对异常值不敏感
  • 不需要输入预处理。
  1. 随即森林缺点：
  • 大量的决策树减缓算法
  • 回归问题的效果不好
  • 类似黑盒方法，很难解释
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