Random Forest — 随机森林

事实

由多棵决策树投票或平均的集成模型。

人话

随机森林像武林大会投票：单个大侠会偏，一群门派合议，不怕走火入魔。

常做分类和回归；表格数据稳，单树过拟合少。

相关概念

• 决策树
• 集成学习（Ensemble Learning）
• Bias-Variance Tradeoff（偏差-方差权衡）
• 分类任务

Decision Tree
随机森林由多棵决策树组成，再汇总判断。

Ensemble Learning
随机森林是集成学习的经典代表。

Bias-Variance Tradeoff
它用多棵树平均，主要降低单树方差。

Classification
它常用于分类任务，通过投票给出类别。