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首頁大數(shù)據(jù)時代隨機森林（Random Forest）算法的優(yōu)點和缺點都有哪些？
隨機森林（Random Forest）算法的優(yōu)點和缺點都有哪些？
2022-12-23
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隨機森林(Random Forests)現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)中比較火的一個算法，是一種基于Bagging的集成學(xué)習(xí)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(yōu)點和缺點，希望對大家有所幫助。


隨機森林有許多優(yōu)點：
1.準確率極高
2.能夠有效地在大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)噪音比較大的情況下會過擬合。
5.能處理很高維度的數(shù)據(jù)，而且不用降維
6. 不僅能處理離散型數(shù)據(jù)，還能處理連續(xù)型數(shù)據(jù)，而且不需要將數(shù)據(jù)集規(guī)范化
7.訓(xùn)練速度快，能夠得到變量重要性排序
8.容易實現(xiàn)并行化
9.即使對于缺失值問題也能夠獲得很好得結(jié)果
10.超參數(shù)的數(shù)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(jīng)足夠快，但是當(dāng)遇到隨機森林中的決策樹個數(shù)很多時，訓(xùn)練時所需要的空間和時間會很大，這將導(dǎo)致模型越慢。因此在實際應(yīng)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(yīng)用場景
隨機森林(Random Forest，簡稱RF)擁有廣泛的應(yīng)用前景，從市場營銷到醫(yī)療保健保險，既可以用來做市場營銷模擬的建模，用來統(tǒng)計客戶的來源、保留和流失情況，也可用來預(yù)測疾病的風(fēng)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(jīng)有了全面認識。若想進一步探索機器學(xué)習(xí)的前沿知識，強烈推薦機器學(xué)習(xí)之半監(jiān)督學(xué)習(xí)課程。

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