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隨機森林（Random Forest）算法的優點和缺點都有哪些？
2022-12-23
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隨機森林(Random Forests)現在機器學習中比較火的一個算法，是一種基于Bagging的集成學習方法，能夠很好地處理分類和回歸的問題。下面小編整理了隨機森林的優點和缺點，希望對大家有所幫助。


隨機森林有許多優點：
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，不容易過擬合
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過擬合。
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，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.容易實現并行化
9.即使對于缺失值問題也能夠獲得很好得結果
10.超參數的數量不是很多，并且都能很直觀地了解它們多代表的含義


隨機森林的缺點：
雖然隨機森林算法已經足夠快，但是當遇到隨機森林中的決策樹個數很多時，訓練時所需要的空間和時間會很大，這將導致模型越慢。因此在實際應用中，如果遇到實時性要求很高的情況，最好選擇其他算法。


應用場景
隨機森林(Random Forest，簡稱RF)擁有廣泛的應用前景，從市場營銷到醫療保健保險，既可以用來做市場營銷模擬的建模，用來統計客戶的來源、保留和流失情況，也可用來預測疾病的風險和病患者的易感性。


相信讀完上文，你對隨機森林算法已經有了全面認識。若想進一步探索機器學習的前沿知識，強烈推薦機器學習之半監督學習課程。

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