随机森林的优缺点
来源:互联网 发布:hightlight.js 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 00:02
优点
1、 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势,表现良好;
2、它能够处理很高维度的数据,并且不用做特征选择,因为特征子集是随机选择的;
3、在训练完后,它能够得出特征重要性;
4、在创建随机森林的时候,对泛化误差使用的是无偏估计,模型泛化能力强;
5、随机森林有oob(袋外数据),不需要单独换分交叉验证集;
6、训练时树与树之间是相互独立的,训练速度快,容易做成并行化方法;
7、对缺失值不敏感,如果有很大一部分的特征遗失,仍可以维持准确度。
缺点
1、随机森林在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合;
2、对于有不同取值的属性的数据,取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响。
阅读全文
0 0
- 随机森林的优缺点
- 随机森林的优缺点
- 随机森林的优缺点
- 随机森林的优缺点
- 随机森林过程和优缺点
- 随机森林的训练过程
- 随机森林算法的使用
- 随机森林的简单实现
- 随机森林的简单实现
- sparkMlib的随机森林算法
- 随机森林
- 随机森林
- 随机森林
- 随机森林
- 随机森林
- 随机森林
- 随机森林
- 随机森林
- 备战GDOI
- Java Eclipse进行断点调试
- 2017/11/23 导出excel时 标题符号 变乱码
- 莫队算法模板
- milk2
- 随机森林的优缺点
- Neo4j Movies Demo App in java with jdbc
- 同一台服务器上部署多个Tomcat
- SpiFlash同步/异步读写单片机裸机实例
- HTTP协议详解
- 实用工具类代码块
- 一个函数返回参数二进制中的1的个数
- 利用反射构造工厂
- 《贝叶斯预测》学习