從一棵樹到一片森林，集體的力量的無窮無盡的，隨機(jī)森林能幫助我們更加科學(xué)的決策。本文致力于分析隨機(jī)森林模式的優(yōu)點(diǎn)與應(yīng)用。

俗話說：三個(gè)臭皮匠，賽過諸葛亮。

也就是說，如果大家能夠一起商量、同心協(xié)力、集思廣益，就有可能想出比諸葛亮還要好的辦法。

自然界也存在很多類似的規(guī)律。比如，森林是由很多棵樹組成的，森林中的樹越多，森林通常也就越健壯。

下面介紹 100 種分析思維模型的第 90 種：隨機(jī)森林，它能幫助我們做出更加科學(xué)的決策。

一、為什么學(xué)習(xí)隨機(jī)森林？

隨機(jī)森林主要具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1. 準(zhǔn)確和穩(wěn)定

由于隨機(jī)森林是集成多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，能夠充分發(fā)揮群體的智慧，所以通常比單個(gè)模型具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

2. 適用范圍廣

隨機(jī)森林不僅適用于常規(guī)的分類和回歸問題，而且能夠很好地處理高維數(shù)據(jù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集，被廣泛用于各種領(lǐng)域，包括商業(yè)、醫(yī)學(xué)、生態(tài)學(xué)、天氣預(yù)報(bào)、圖像識(shí)別等。

3.? 易懂和易用

隨機(jī)森林相對(duì)比較容易使用，而且受缺失值、噪聲和異常值的影響比較小，因此非常適合用于解決一些實(shí)際的問題。

二、什么是隨機(jī)森林？

隨機(jī)森林是人工智能領(lǐng)域的一種集成學(xué)習(xí)方法，其原理是構(gòu)建多棵決策樹，在預(yù)測(cè)時(shí)集成所有決策樹投票的結(jié)果，從而提高整體預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

隨機(jī)森林中的每一棵樹，都是用隨機(jī)選擇的樣本和特征來進(jìn)行訓(xùn)練，因此稱為「隨機(jī)」。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的隨機(jī)森林示意圖：

在構(gòu)建決策樹時(shí)，隨機(jī)森林會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有放回的隨機(jī)抽樣，以生成不同的數(shù)據(jù)集，讓每棵決策樹都是不同的，從而增加模型的多樣性。

需要注意的是，當(dāng)決策樹的數(shù)量較多時(shí)，隨機(jī)森林會(huì)消耗大量的計(jì)算資源，而且可解釋性會(huì)變差。

在某些情況下，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)量比較小的時(shí)候，隨機(jī)森林有可能并不比單棵決策樹的表現(xiàn)更好。

但是，在大多數(shù)情況下，特別是在處理高緯度數(shù)據(jù)時(shí)，隨機(jī)森林都能表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，還能有效降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

三、 怎么運(yùn)用隨機(jī)森林？

運(yùn)用隨機(jī)森林解決實(shí)際問題的時(shí)候，往往需要借助編程的技術(shù)，這給初學(xué)者增加了一道門檻，但是現(xiàn)在我們可以借助 GPT，實(shí)現(xiàn)起來變得簡(jiǎn)單很多。

美國專欄作家邁克爾·西蒙斯認(rèn)為：信息和知識(shí)存在一個(gè)鄙視鏈，越是在這個(gè)鄙視鏈上端的內(nèi)容，就越值得你多花心思。

其中價(jià)值從低到高的順序依次是：社交媒體→書籍→書籍摘要→領(lǐng)域摘要→思維模型。

因?yàn)樗季S模型不僅在一個(gè)領(lǐng)域有用，而且還能遷移到其他領(lǐng)域，所以它的價(jià)值最高。

比如，我個(gè)人最喜歡的思維模型是「二八法則」，這個(gè)法則在很多領(lǐng)域都是通用的。

無論是在學(xué)習(xí)中，還是在生活中，或者是在工作中，都普遍存在 20% 的投入帶來 80% 產(chǎn)出的現(xiàn)象，關(guān)鍵在于找到最重要的那 20%。

四、最后的話

在學(xué)習(xí)的過程中，我們既要知道事物的表面現(xiàn)象，也要知道事物的本質(zhì)及其產(chǎn)生的原因。

當(dāng)你能夠熟練運(yùn)用隨機(jī)森林之后，就能更好地理解事物的本質(zhì)，進(jìn)而做出更加睿智的決策。

而且，你掌握的思維模型和案例越多，解決問題的能力就越強(qiáng)。