热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代随机森林（Random Forest）算法的优点和缺点都有哪些？
随机森林（Random Forest）算法的优点和缺点都有哪些？
2022-12-23
收藏

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！


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试教材；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试题库；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA院校合作，点击>>> “院校合作” 了解咨询CDA院校合作；

随机森林 机器学习 过拟合 降维 半监督 超参数 半监督学习 准确率

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇如何用SQL语句添加和修改字段？
下一篇XGBoost算法的这3类参数，你知道吗？
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询