随机森林算法的优缺点

随机森林算法以其高效和准确性在机器学习领域占据重要地位。其优点包括：1. 预测精度高，通过集成多个决策树模型，提升整体预测能力；2. 能够处理大量特征，无需特征选择，有效处理高维数据；3. 对部分特征缺失不敏感，鲁棒性强；4. 可评估变量重要性，有助于特征解释。然而，随机森林也存在一些缺点：1. 对参数调整敏感，如决策树数量、最大深度等，参数调优可能影响预测性能；2. 模型可解释性有限，虽然可以评估特征重要性，但难以解释具体预测过程；3. 计算量大，特别是在大数据集上，训练时间较长。