2022-02-11 阅读量: 533
随机森林（Random Forest）是一种组合预测模型，顾名思义随机森林是用随机方式建立一片森林，森林中包含众多有较高预测精度且弱相关，甚至不相关的决策树并且成组合预测模型。在随机森林算法模型中的每一棵决策树中，彼此之间并没有联系。在建立好森林模型之后，每当出现新的空气数据输入样本时，森林模型中的每一棵决策树便各自独立进行判断。
随机森林可以出来高维度（特征很多）的数据，并且不用降维，无需做特征选择；随机森林可以判断特征的重要程度；可以判断出不同特征之间的相互影响；不容易过拟合；训练速度比较快，容易做成并行方法；实现起来比较简单；对于不平衡的数据集来说，随机森林可以平衡误差；如果有很大一部分的特征遗失，随机森林仍可以维持准确度
