那些年向前冲|一文看懂随机森林 - Random Forest（4个构造步骤+10个优缺点）( 二 )
随机森林 4 种实现方法对比测试
随机森林是常用的机器学习算法 ， 既可以用于分类问题 ， 也可用于回归问题 。 本文对 scikit-learn、Spark MLlib、DolphinDB、XGBoost 四个平台的随机森林算法实现进行对比测试 。 评价指标包括内存占用、运行速度和分类准确性 。
测试结果如下：
测试过程及说明忽略 ， 感兴趣的可以查看原文《随机森林算法 4 种实现方法对比测试：DolphinDB 速度最快 ， XGBoost 表现最差》
随机森林的 4 个应用方向
随机森林可以在很多地方使用：
- 对离散值的分类
- 对连续值的回归
- 无监督学习聚类
- 异常点检测
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