Question

随机森林算法的优缺点

Answer 1

1.随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

2.随机性主要体现在两个方面：（1）训练每棵树时，从全部训练样本（样本数为N）中选取一个可能有重复的大小同样为N的数据集进行训练（即bootstrap取样）（2）在每个节点，随机选取所有特征的一个子集，用来计算最佳分割方式。

3.随机森林算法的优缺点：（1）随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟（2）对于有不同取值的属性的数据，取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。

4.比决策树算法更复杂，计算成本更高。