payititi-AI助手
2021-12-06 16:42:01
随机森林的特点
我们前边提到，随机森林是一种很灵活实用的方法，它有如下几个特点：
在当前所有算法中，具有极好的准确率/It is unexcelled in accuracy among current algorithms；
能够有效地运行在大数据集上/It runs efficiently on large data bases；
能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维/It can handle thousands of input variables without variable deletion；
能够评估各个特征在分类问题上的重要性/It gives estimates of what variables are important in the classification；
在生成过程中，能够获取到内部生成误差的一种无偏估计/It generates an internal unbiased estimate of the generalization error as the forest building progresses；
对于缺省值问题也能够获得很好得结果/It has an effective method for estimating missing data and maintains accuracy when a large proportion of the data are missing
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实际上，随机森林的特点不只有这六点，它就相当于机器学习领域的Leatherman（多面手），你几乎可以把任何东西扔进去，它基本上都是可供使用的。在估计推断映射方面特别好用，以致都不需要像SVM那样做很多参数的调试。
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条内容
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，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛，参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。此外，据我的个人了解来看，一大部分成功进入答辩的队伍也都选择了Random Forest 或者 GBDT 算法。所以可以看出，Random Forest在准确率方面还是相当有优势的。