随机森林为什么比决策树好 随机森林为什么随着树的数目增多，分类准确率可能会下降？

随机森林为什么随着树的数目增多，分类准确率可能会下降？

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，当树数为100时，分类精度可以满足要求。实验结果表明，随机森林的分类性能与支持向量机相当。

adaboost随机森林什么关系？

Random forest将对变量进行子采样，例如，变量为p。Random forest将每次随机提取log p变量以拟合决策树。显然，随机森林适合于大磷比的情况。否则，logp可能为1.2。这种情况毫无意义。AdaBoost与gbdt非常相似，可以理解前者是后者的特例。适合p相对较小时使用。当然，这两种方法都只适用于N>>P情形，即样本携带足够的信息来拟合非线性关系。也就是说，随机森林不适合于P特别大的情况，如果P>>N，则以Lasso为首的惩罚回归为首选工具。

神经网络能否代替决策树算法？

主旨：讨论算法“哪个更好，哪个更差，是否可以替代”是一个伪命题。类似的C/C能代替XXX语言吗？。

首先，xgboost、gbdt、random forest、FM甚至组合LT技术路线经常出现在kaggle竞赛的榜首，而基于DNN的路线很少出现。这样的现象只意味着基于当时的条件（玩家、问题等），这种方案已经能够比较好地解决目前的问题。正如imagnet和其他传统算法不会简单地依靠人工特征工程来赢得冠军一样（虽然在理论上是可行的，但何必费心呢？）。

其次，如果从模型容量的角度来看，神经网络（基于合理设置）可以在一定的准则下拟合任何函数，自然可以从容量上拟合决策树，在实际问题中可以替代。因为容量拟合的理论证明并没有告诉你如何设计一个合理的给定目标函数的神经网络。类似于香农的三个存在定理。线性模型（如LR）能代替决策树等所有其他算法吗？理论上（我不会证明）数学中的各种非线性映射变换应该能够将各种非线性问题投射到一个神奇的空间中，在这个空间中，原来的问题可以通过线性模型来求解

回到主要问题本身（哈哈哈）：

1。神经网络能否取代决策树判断法：它能否以较低的成本更好地解决当前的问题？如果可以的话，可以是2。如何更换：找到一个成本较低的神经网络；

3。什么样的结构：一个能以低成本更好地解决当前问题的网络结构；

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本量和特征数据适合不同的算法。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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