目前，人们已经对多种机器学习的模型进行了比较，随机森林经常独占鳌头[1]。
----题记 随机森林算法，在图像处理中经常见到，另外一个经常见到的是贪婪算法，一直以来不太清楚它们是做什么用的。那天，上网搜了下随机森林算法，发现李欣海老师的博客中有介绍，从头到尾仔细地看了下。下面是以我的方式将博客里的内容整理了一下，有兴趣了解细节的可以点击链接 http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=661364&do=blog&id=728330
Q: 随机森林算法的基本思想是什么？
A: 随机森林是一种基于分类树的算法。这个算法需要模拟和迭代，被归类为机器学习中的一种方法。
Q: 随机森林算法解决什么问题？
A: 解决回归问题和分类问题。（笼统一点儿来说，以我个人理解来看，两者都是拟合问题，前者拟合一个连续函数，后者拟合一个非连续函数）
Q: 回归问题和分类问题不是有很多成熟的算法，简单如线性和广义线性回归模型，复杂如神经网络等算法，为什么还要使用随机森林算法呢？
A: 随机森林算法较以上提到的算法有优势。概括来说，它用较小的计算量（相对于神经网络的庞大的计算量）实现了较高的预测精度（相较于线性和广义线性回归模型而言）。
Q: 除了以上的优点，随机森林还有其他优点吗？
A: 这个必须有。比如学习速度快；不需要考虑自变量的共线性问题（而Logstic模型在回归问题的使用中必须考虑）；部分数据缺失，仍可以维持一定的准确度；对离群值（也称为野值）不敏感，算法健壮；不易产生过拟合（此观点尚存争议）
Q: 说了这么多随机森林法的优点，那它的缺点呢？
A: 虽然可以假称这个不能有，但是这个还真有。它的缺点主要集中在以下两点：一、算法预测结果倾向于样本中观测值较多的类别；二、水平分类多的自变量（如一个自变量有20个等级）比分类少的自变量（如一个自变量有3个等级）对模型的影响更大。（虽然我对随机方面的算法没有多少了解，但是直观感觉上面两条缺点，其他算法或多或少都有）
Q: 如果只想使用随机森林，而不想了解背后的理论基础和编程细节，怎么办？
A: 使用 R 语言的 RandomForest 软件包，把数据准备好，调用算法即可。顺手上网搜了下，Matlab 的 RandomForest 的软件包也有人写过，感兴趣的可以搜索下载使用。
A: 随机森林是一种基于分类树的算法。这个算法需要模拟和迭代，被归类为机器学习中的一种方法。
Q: 随机森林算法解决什么问题？
A: 解决回归问题和分类问题。（笼统一点儿来说，以我个人理解来看，两者都是拟合问题，前者拟合一个连续函数，后者拟合一个非连续函数）
Q: 回归问题和分类问题不是有很多成熟的算法，简单如线性和广义线性回归模型，复杂如神经网络等算法，为什么还要使用随机森林算法呢？
A: 随机森林算法较以上提到的算法有优势。概括来说，它用较小的计算量（相对于神经网络的庞大的计算量）实现了较高的预测精度（相较于线性和广义线性回归模型而言）。
Q: 除了以上的优点，随机森林还有其他优点吗？
A: 这个必须有。比如学习速度快；不需要考虑自变量的共线性问题（而Logstic模型在回归问题的使用中必须考虑）；部分数据缺失，仍可以维持一定的准确度；对离群值（也称为野值）不敏感，算法健壮；不易产生过拟合（此观点尚存争议）
Q: 说了这么多随机森林法的优点，那它的缺点呢？
A: 虽然可以假称这个不能有，但是这个还真有。它的缺点主要集中在以下两点：一、算法预测结果倾向于样本中观测值较多的类别；二、水平分类多的自变量（如一个自变量有20个等级）比分类少的自变量（如一个自变量有3个等级）对模型的影响更大。（虽然我对随机方面的算法没有多少了解，但是直观感觉上面两条缺点，其他算法或多或少都有）
Q: 如果只想使用随机森林，而不想了解背后的理论基础和编程细节，怎么办？
A: 使用 R 语言的 RandomForest 软件包，把数据准备好，调用算法即可。顺手上网搜了下，Matlab 的 RandomForest 的软件包也有人写过，感兴趣的可以搜索下载使用。