随机森林的优缺点？

轩辕小不懂发布于 2021-09-18 14:35

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Nen 2021-09-18 14:37

- 程序员

优点：

-训练可以高度并行化，训练速度快，效率高。

-两个随机性的引入，使得随机森林不容易过拟合，具有很好的抗噪声能力。

-由于每次不再考虑全部的特征属性，二是特征的一个子集，所以相对于bagging计算开销更小，效率更高。

-对于数据的适应能力强，可以处理连续型和离散型的变量，数据无需规范化。

-可以输出变量的重要程度，被认为是一种不错的降维方法。

缺点：

-在某些噪声较大的分类问题和或回归问题上容易过拟合。

-模型的可解释性比较差，无法控制模型内部的运行。

-对于小数据或者低维数据，效果可能会不太好。