【机器学习】Random Forest(随机森林)入门和实战（三）什么时候使用

最新推荐文章于 2025-06-23 18:35:03 发布
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文章标签： 机器学习 神经网络 random forest
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lin_Ting/article/details/55097766
本文介绍了一款被广泛使用的机器学习模型——随机森林。它适用于多种类型的预测任务，如分类和回归，并且易于使用。尽管如此，随机森林也有其局限性，包括较高的内存消耗和可能的过拟合问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一句话

你不知道用什么模型的时候就用RF。

优点

  1. 万金油。只要是分类，回归问题，都能一股脑的用它。
  2. 操作简单。不可否认神经网络的效果比它好，但是神经网络要疯狂调参啊，一调就是好几天，你见过像RF这么乖巧，耐操，就几个参数就搞定的么。
  3. 效果好。因为本质上是用了很多不同模型的Tree。总有一些树蒙对，所以不管是什么问题，运行出来的效果不会太差。

缺点

  1. 内存消耗高。种几百颗树，没有十几亩“地”不行。
  2. 容易过拟合。
  3. 过程黑箱。操作简单的副作用就是控制的参数太少，调整的余地不大，过程完全黑箱。

参考资料

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