随机森林 RF 在 Kaggle 大名远播，称霸很久。
那么，我们这里就先聊聊原因。以下分析来自 University of San Francisco, CS 硕士课程。
随机森林（文中记为 RF）有以下 5 个优点：
1。用法：RF 支持针对连续对象的回归算法，也支持针对离散对象的分类算法。
2。过拟合：RF 不太容易过拟合，因为 RF 本质上是模型集成（model ensemble），从 Leo Breiman 的理论来看 RF 也不会因为 树 数量的增加，而导致过拟合，因为这些数都是集合在一起的单独模型，效果不好的树会被 downvote。但是使用 out of bagging 的方法是推荐来帮助 RF 减少过拟合的方法，就是保留一个 validation 数据集在多个模型中选取评价指标更好的模型。
3。范化能力：RF 的范化能力也比较好，比较能够处理异常值，不太容易出现波动。
4。数据分布要求：不像线性模型，RF 也不要求数据分布符合正态分布，来得到统计结果上的近似。因此任意的数据分布都可以使用 RF。
5。特征工程：对于一些简单的线性模型，为了增加特征，我们往往需要增加 这样的特征来作为模型的输入，帮助模型构建更多的特征。但是在 RF 中，这些基础的特征工程是不必要的。但是，需要记得，额高阶特征工程可以帮助增加 RF 的精度（类似日期上的处理，提取出月份，周数等）。
6。数据预处理：类似神经网络需要对数据作预处理来得到 0 ～ 1 之间的数据分布，在 RF 这里往往都不太需要，因此 RF 对于数据的要求也不高。
讲完了 RF 的特性之后，我们似乎发现 RF 是万能，但是他真的这么万能麻？我们再来看看 机器学习届广为流传的两个理论，在 RF 上是不是也会存在。
a。高维诅咒：这个理论是说随着数据纬度的增加，即数据特征的增加，所有的数据都会十分的分散，使得计算数据点之间的距离变得没有意义，也就是说模型的预测变得不可能实现。当然理论上的确是可以如此证明，这个理论在数学上完全没有问题。但是到了实际的世界上，我们的所有数据其实互相之间是存在依赖的，因此你会发现，这个高维距离始终有意义，并且真实地提供模型预测。
b。无免费的午餐理论：这个理论名字就很明显，没有一个模型可以适用于各种数据。当然，从数学理论上可以验证这个结论。但是在实际的工作中，RF 是相对比较全面的一个模型，我们总是可以用他先作出一个 benchmark ，再来优化。尤其是 Kaggle 等赛事上，对模型的精度要求十分明确，我们无需在数据的其他层面上（如收集、确认等）作任何的工作。RF 是很适合开始的模型。
那下节内容，我们就可以说说理论以外的操作了。
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