22、随机森林与支持向量机：原理、应用与实践

随机森林与支持向量机：原理、应用与实践

随机森林基础

随机森林（Random Forest，RF）是一种强大的机器学习算法，它通过创建多个决策树来提高模型的准确性和稳定性。以下是随机森林的一些关键特性：
- 原型创建 ：能够创建揭示变量与分类之间关系的原型。
- 距离计算 ：可计算样本对之间的距离，这在聚类、异常值检测或数据可视化方面非常有用。
- 无监督学习 ：可以使用无标签数据进行无监督聚类、数据可视化和异常值识别。
- 变量交互 ：提供了一种通过实验找到变量交互的机制。

随机森林的属性

• 树的强度 ：每棵树都具有最大强度。
• 树的相关性 ：每棵树与其他树的相关性最小。
• 投票机制 ：树的集合通过投票得出最终结果。

随机森林的优缺点

优点	缺点
可用于分类和回归任务	对回归任务效果不佳
处理缺失值并保持准确性	对模型的控制较少