随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法，是一种基于Bagging的集成学习方法，能够很好地处理分类和回归的问题。下面小编整理了随机森林的优点和缺点，希望对大家有所帮助。
随机森林有许多优点：
1.准确率极高
2.能够有效地在大数据集上运行
3.引入了随机性，不容易过拟合
4. 随机森林有很好的抗噪声能力，但是在数据噪音比较大的情况下会过拟合。
5.能处理很高维度的数据，而且不用降维
6. 不仅能处理离散型数据，还能处理连续型数据，而且不需要将数据集规范化
7.训练速度快，能够得到变量重要性排序
8.容易实现并行化
9.即使对于缺失值问题也能够获得很好得结果
10.超参数的数量不是很多，并且都能很直观地了解它们多代表的含义
随机森林的缺点：
虽然随机森林算法已经足够快，但是当遇到随机森林中的决策树个数很多时，训练时所需要的空间和时间会很大，这将导致模型越慢。因此在实际应用中，如果遇到实时性要求很高的情况，最好选择其他算法。
应用场景
随机森林(Random Forest，简称RF)拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，用来统计客户的来源、保留和流失情况，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。
相信读完上文，你对随机森林算法已经有了全面认识。若想进一步探索机器学习的前沿知识，强烈推荐机器学习之半监督学习课程。
学习入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3826?targetId=6730&preview=0
涵盖核心算法，结合多领域实战案例，还会持续更新，无论是新手入门还是高手进阶都很合适。赶紧点击链接开启学习吧！
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材：CDA教材一级：商业数据分析（2025）__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代，数据挖掘不再是实验室里的技术探索，而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时，他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点，理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是：stats.ttest_rel（配对 ...
2025-11-03在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中，“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中，“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”，直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
