数学建模 | 关于随机森林你必须知道的20个知识点_随机森林一般选多少棵树

1. 什么是随机森林? 
随机森林是一种集成学习方法,通过构建多棵决策树,并让它们进行投票来提高预测准确性。

2. 随机森林如何避免过拟合? 
随机森林通过从训练数据集中随机抽取样本构建决策树来避免过拟合。

3. 构建随机森林需要多少棵决策树? 
通常100-500棵决策树就可以得到较好的效果,具体数量需要通过交叉验证选择。

4. 构建随机森林时候如何随机抽取样本? 
可以通过随机抽取样本的方式,也可以通过随机抽取特征的方式。通常随机抽取特征的方式效果更好。

5. 构建随机森林时每个决策树的最大深度怎么设置? 
每个决策树的最大深度不需要太深,3-10层就可以了。过深会导致过拟合。

6. 随机森林如何进行预测? 
随机森林通过集成所有决策树的预测结果,选择投票最多的类别作为最终预测结果。

7. 随机森林的主要参数有哪些?
随机森林的主要参数有棵树数量、每个树的样本数量、每个树的特征数量、每个树的最大深度等。

8. 随机森林的优点是什么?
随机森林的优点是准确率高、防止过拟合、对噪音数据鲁棒性好、可用于特征选择等。

 9. 随机森林的缺点是什么? 
随机森林的缺点是模型复杂、训练时间长、模型不可解释性强等。

10. 随机森林如何用于特征选择? 
随机森林可以通过计算每个特征在构建决策树中的重要性来进行特征选择。

11. 怎样绘制随机森林? 
可以绘制每个决策树,也可以通过重要性特征值绘制特征重要性图来可视化随机森林。

12. 怎样判断随机森林的性能?
可以通过计算随机森林在测试集上的准确率、召回率和F1-score来判断随机森林的性能。

13. 随机森林如何调参? 
主要通过调整棵树数量、每个树的样本数、每个树的特征数和每个树的最大深度来调参随机森林。

14. 随机森林中的决策树如何生成? 
随机森林中的每棵决策树是独立生成的,通过随机抽取训练样本和特征来构建。

15. 随机森林适用于哪些问题? 
随机森林适用于分类问题、回归问题、特征选择等。

16. 怎样评价随机森林分类器的准确率? 
通过计算在测试集上的准确率、召回率和F1-score来评价随机森林分类器的准确率。

17. 随机森林和提升方法有何区别? 
随机森林的每棵树是独立构建的,提升方法的每棵树是依赖前面树构建的。

18. 随机森林中如何确定每个决策树的权重? 
随机森林中每个决策树的权重相同,预测结果通过投票表决来确定。

19. 随机森林的理论基础是什么? 
随机森林的理论基础是集成学习理论和决策树理论。

20. 随机森林的典型实现方法有哪些? 
典型的随机森林实现方法有Scikit-learn的RandomForestClassifier、Spark的RandomForestClassifier、H2O的RandomForest等。