熱線(xiàn)電話(huà)：13121318867

登錄
首頁(yè)大數據時(shí)代隨機森林（Random Forest）算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)都有哪些？
隨機森林（Random Forest）算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)都有哪些？
2022-12-23
收藏

隨機森林(Random Forests)現在機器學(xué)習中比較火的一個(gè)算法，是一種基于Bagging的集成學(xué)習方法砂沛，能夠很好地處理分類(lèi)和回歸的問(wèn)題。下面小編整理了隨機森林的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)配赊，希望對大家有所幫助。


隨機森林有許多優(yōu)點(diǎn)：
1.準確率極高
2.能夠有效地在大數據集上運行
3.引入了隨機性煌珊，不容易過(guò)擬合
4. 隨機森林有很好的抗噪聲能力，但是在數據噪音比較大的情況下會(huì )過(guò)擬合。
5.能處理很高維度的數據，而且不用降維
6. 不僅能處理離散型數據刀昼，還能處理連續型數據，而且不需要將數據集規范化
7.訓練速度快，能夠得到變量重要性排序
8.容易實(shí)現并行化
9.即使對于缺失值問(wèn)題也能夠獲得很好得結果
10.超參數的數量不是很多，并且都能很直觀(guān)地了解它們多代表的含義


隨機森林的缺點(diǎn)：
雖然隨機森林算法已經(jīng)足夠快，但是當遇到隨機森林中的決策樹(shù)個(gè)數很多時(shí)，訓練時(shí)所需要的空間和時(shí)間會(huì )很大，這將導致模型越慢仗笛。因此在實(shí)際應用中，如果遇到實(shí)時(shí)性要求很高的情況，最好選擇其他算法沾掐。


應用場(chǎng)景
隨機森林(Random Forest菩过，簡(jiǎn)稱(chēng)RF)擁有廣泛的應用前景，從市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)到醫療保健保險，既可以用來(lái)做市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)模擬的建模，用來(lái)統計客戶(hù)的來(lái)源拴卒、保留和流失情況，也可用來(lái)預測疾病的風(fēng)險和病患者的易感性。




數據分析咨詢(xún)請掃描二維碼

最新資訊
更多
客服在線(xiàn)
立即咨詢(xún)