简述数据挖掘中随机森林算法的原理,优点和主要参数

Question

如题所述

Answer 1

随机森林算法是基于决策树的集成学习算法，其核心思想是将多个决策树集合起来，以求取最优解。随机森林的原理是先在每个决策树中随机选择特征、特征值对数据进行划分，然后每棵决策树给出预测结果，最后通过投票结果确定最终的预测结果。优点是算法稳定，预测准确，而且可以处理缺失值，计算结果可解释性强。主要参数有决策树数目、特征选择策略、内部节点再划分最小样本数、叶子节点最小样本数等。
拓展：随机森林算法可以用来进行分类和回归，并且可以用来做特征选择，从而达到减少特征维度的目的，节省计算时间和提高模型准确度。