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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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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。
- 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
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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随机森林优点：
what is Random forest? Random forest is an ensemble learn...
A random forest regressor. A random forest is a meta esti...
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...
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随机森林（Random forest） 随机森林（Random forest）是利用多棵决策树对样本进行训练并预测...
Random Forest——随机森林 上一篇是讲到了决策树，这篇就来讲一下树的集合，随机森林。 ①Aggrega...
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本文标题：Random Forest（2018-05-05）
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