隨機(jī)森林為什么隨著樹的數(shù)目增多，分類準(zhǔn)確率可能會(huì)下降？隨機(jī)森林是一種集成分類器。分析了影響隨機(jī)林性能的參數(shù)。結(jié)果表明，隨機(jī)林中的樹數(shù)對隨機(jī)林的性能有重要影響。研究總結(jié)了林木株數(shù)的確定方法和隨機(jī)森林經(jīng)營

隨機(jī)森林為什么隨著樹的數(shù)目增多，分類準(zhǔn)確率可能會(huì)下降？

隨機(jī)森林是一種集成分類器。分析了影響隨機(jī)林性能的參數(shù)。結(jié)果表明，隨機(jī)林中的樹數(shù)對隨機(jī)林的性能有重要影響。研究總結(jié)了林木株數(shù)的確定方法和隨機(jī)森林經(jīng)營指數(shù)的評價(jià)方法。

以分類精度為評價(jià)方法，利用UCI數(shù)據(jù)集分析了隨機(jī)森林中決策樹數(shù)目與數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對于大多數(shù)數(shù)據(jù)集，當(dāng)樹數(shù)為100時(shí)，分類精度可以滿足要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨機(jī)森林的分類性能與支持向量機(jī)相當(dāng)。

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？

這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預(yù)測模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗麄儷@得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

這是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可選擇任意數(shù)量的樣本和圖形大小。

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