随机森林为什么比决策树好 r随机森林如何选择有多少颗树？

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随机森林是一种集成分类器。分析了影响随机林性能的参数。结果表明，随机林中的树数对随机林的性能有重要影响。研究和总结了林木株数的确定方法和随机森林经营指数的评价方法。以分类精度为评价方法，利用UCI数据集分析了随机森林中决策树数目与数据集之间的关系。实验结果表明，对于大多数数据集，当树的数目为

~]时，它取决于数据大小和样本大小，不同的样本大小和特征数据大小适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

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