随机森林优点有哪些

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。那么随机森林优点有哪些呢、

1、对于很多种资料，可以产生高准确度的分类器；

2、可以处理大量的输入变数；

3、可以在决定类别时，评估变数的重要性；

4、在建造森林时，可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计；

5、包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度；

6、提供一个实验方法，可以去侦测variable interactions；

7、对于不平衡的分类资料集来说，可以平衡误差；

8、计算各例中的亲近度，对于数据挖掘、侦测离群点（outlier）和将资料视觉化非常有用；

9、使用上述。可被延伸应用在未标记的资料上，这类资料通常是使用非监督式聚类。也可侦测偏离者和观看资料；

10、学习过程是很快速的。

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