何时使用随机预测

Question

我知道随机森林模型可以用于分类和回归情况。是否有更具体的标准来确定随机森林模型在哪些方面比普通回归（线性、套索等）更好地估计值或进行分类的逻辑回归？你知道吗

Answer 1

随机森林模型的思想是从一堆决策树中建立起来的，它是一种有监督的集成学习算法，可以减少单个决策树的过拟合问题。你知道吗

机器学习的理论是，没有一个模型比所有其他模型都好，因此，在获得最优模型之前，总是建议尝试不同的模型。你知道吗

也就是说，在处理不同性质的数据时，存在着模型选择的偏好。每个模型都对数据进行固有的假设，而假设与数据最为一致的模型通常更适合于数据。例如，logistic模型适用于具有光滑线性决策边界的分类数据，如果数据具有这一特征，而随机森林不具有光滑线性决策边界。因此，数据的性质决定了模型的选择，在得出结论之前尝试所有模型总是好的。你知道吗