matlab随机森林算法_随机森林算法有哪些优缺点

什么是随机森林算法?随机森林算法有哪些优缺点?随机森林是一种有监督学习算法&＃xff0c;是以决策树为基学习器的集成学习算法&＃xff0c;随机森林非常简单&＃xff0c;易于实现&＃xff0c;计算开销也很小&＃xff0c;但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能&＃xff0c;因此&＃xff0c;随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。下面IT培训网就来谈谈为什么要使用随机森林算法&＃xff0c;以及有哪些优点和缺点。

为什么使用随机森林?

1、随机森林既可以用于分类问题&＃xff0c;也可以用于回归问题

2、过拟合是个关键的问题&＃xff0c;可能会让模型的结果变得糟糕&＃xff0c;但是对于随机森林来说&＃xff0c;如果随机森林的树足够多&＃xff0c;那么分类器就不会过拟合模型

3、随机森林分类器可以处理缺失值

4、随机森林分类器可以用分类值建模

随机森林算法优缺点有哪些?

1、随机森林算法优点

由于采用了集成算法&＃xff0c;本身精度比大多数单个算法要好&＃xff0c;所以准确性高

在测试集上表现良好&＃xff0c;由于两个随机性的引入&＃xff0c;使得随机森林不容易陷入过拟合(样本随机&＃xff0c;特征随机)

在工业上&＃xff0c;由于两个随机性的引入&＃xff0c;使得随机森林具有一定的抗噪声能力&＃xff0c;对比其他算法具有一定优势

由于树的组合&＃xff0c;使得随机森林可以处理非线性数据&＃xff0c;本身属于非线性分类(拟合)模型

它能够处理很高维度(feature很多)的数据&＃xff0c;并且不用做特征选择&＃xff0c;对数据集的适应能力强&＃xff1a;既能处理离散型数据&＃xff0c;也能处理连续型数据&＃xff0c;数据集无需规范化

训练速度快&＃xff0c;可以运用在大规模数据集上

可以处理缺省值(单独作为一类)&＃xff0c;不用额外处理

由于有袋外数据(OOB)&＃xff0c;可以在模型生成过程中取得真实误差的无偏估计&＃xff0c;且不损失训练数据量

在训练过程中&＃xff0c;能够检测到feature间的互相影响&＃xff0c;且可以得出feature的重要性&＃xff0c;具有一定参考意义

由于每棵树可以独立、同时生成&＃xff0c;容易做成并行化方法

由于实现简单、精度高、抗过拟合能力强&＃xff0c;当面对非线性数据时&＃xff0c;适于作为基准模型

2、随机森林算法缺点

当随机森林中的决策树个数很多时&＃xff0c;训练时需要的空间和时间会比较大

随机森林中还有许多不好解释的地方&＃xff0c;有点算是黑盒模型

在某些噪音比较大的样本集上&＃xff0c;RF的模型容易陷入过拟合

本文摘自http://www.cnitedu.cn/it/share/20197676.html&＃xff0c;如有侵权请及时告知。