随机森林优缺点

优点:

1)能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择(特征列采样)

2)训练完后,能够返回特征的重要性

3 )  训练时树与树之间是相互独立的,易于并行化

4)可以处理缺失特征(决策树的优点)

缺点:

分裂的时候,偏向于选择取值较多的特征

 

 

http://blog.csdn.net/keepreder/article/details/47273297

 

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