随机森林

2.随机森林的好处：

1. 随机森林算法几乎不需要输入的准备。它们不需要测算就能够处理二分特征、分类特征、数值特征的数据。随机森林算法能完成隐含特征的选择，并且提供一个很好的特征重要度的选择指标。
2. 随机森林算法训练速度快。性能优化过程刚好又提高了模型的准确性，这种精彩表现并不常有，反之亦然。这种旨在多样化子树的子设定随机特征，同时也是一种突出的性能优化！调低给定任意节点的特征划分，能让你简单的处理带有上千属性的数据集。（如果数据集有很多行的话，这种方法同样的也可以适用于行采样）
3. 随机森林算法很难被打败。针对任何给定的数据集，尽管你常能找到一个优于它的模型（比较典型的是神经网络或者一些增益算法 boosting algorithm），但这类算法肯定不多，而且通常建这样的模型并调试好要比随机森林算法模型要耗时的更多。这也是为何随机森林算法作为基准模型表现出色的原因。
4. 建立一个差劲的随机森林模型真的很难！因为随机森林算法对指定使用的超参数（hyper-parameters ）并不十分敏感。为了要得到一个合适的模型，它们不需要做很多调整。只需使用大量的树，模型就不会产生很多偏差。大多数的随机森林算法的实现方法的参数设置初始值也都是合理的。
5. 通用性。随机森林算法可以应用于很多类别的模型任务。它们可以很好的处理回归问题，也能对分类问题应付自如（甚至可以产生合适的标准概率值）。虽然我从没亲自尝试，但它们还可以用于聚类 分析问题。

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