随机森林法特点

一、定义

随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

 

二、优点

•     在数据集上表现良好
•     在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势
•     它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择
•     在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要
•     在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计
•     训练速度快
•     在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响
•     容易做成并行化方法
•     实现比较简单