【機器學習】集成學習各方法優缺點特徵總結

隨機森林 優勢 具備極高的準確率 隨機性的引入，使得隨機森林不容易過擬合，有很好的抗噪聲能力，對異常點離羣點不敏感 能處理很高維度的數據，而且不用作特徵選擇 既能處理離散型數據，也能處理連續型數據，數據集無需規範化（歸一化） 實現簡單，訓練速度快，能夠獲得變量重要性排序（計算每一個特徵在分裂時被選到的次數或者某個特徵不純度平均降低了多少） 容易實現並行化 在建立隨機森林的時候，對generliza

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