决策树和随机森林比较 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。

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。不同的样本数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。

这是一个机器学习算法，可选择任意数量的样本和图形大小。

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