100种分析思维模型之：随机森林

俗话说：三个臭皮匠，赛过诸葛亮。

也就是说，如果大家能够一起商量、同心协力、集思广益，就有可能想出比诸葛亮还要好的办法。

自然界也存在很多类似的规律。比如，森林是由很多棵树组成的，森林中的树越多，森林通常也就越健壮。

下面介绍 100 种分析思维模型的第 90 种：随机森林，它能帮助我们做出更加科学的决策。

一、为什么学习随机森林？

随机森林主要具有以下优点：

1. 准确和稳定

由于随机森林是集成多个模型的预测结果，能够充分发挥群体的智慧，所以通常比单个模型具有更高的准确性和稳定性。

2. 适用范围广

随机森林不仅适用于常规的分类和回归问题，而且能够很好地处理高维数据和大规模数据集，被广泛用于各种领域，包括商业、医学、生态学、天气预报、图像识别等。

3.  易懂和易用

随机森林相对比较容易使用，而且受缺失值、噪声和异常值的影响比较小，因此非常适合用于解决一些实际的问题。

二、什么是随机森林？

随机森林是人工智能领域的一种集成学习方法，其原理是构建多棵决策树，在预测时集成所有决策树投票的结果，从而提高整体预测的准确性和稳定性。

随机森林中的每一棵树，都是用随机选择的样本和特征来进行训练，因此称为「随机」。

下面是一个简单的随机森林示意图：

在构建决策树时，随机森林会对数据进行有放回的随机抽样，以生成不同的数据集，让每棵决策树都是不同的，从而增加模型的多样性。

需要注意的是，当决策树的数量较多时，随机森林会消耗大量的计算资源，而且可解释性会变差。

在某些情况下，尤其是当数据量比较小的时候，随机森林有可能并不比单棵决策树的表现更好。

但是，在大多数情况下，特别是在处理高纬度数据时，随机森林都能表现出更高的准确性和稳定性，还能有效降低过拟合的风险。

三、 怎么运用随机森林？

运用随机森林解决实际问题的时候，往往需要借助编程的技术，这给初学者增加了一道门槛，但是现在我们可以借助 GPT，实现起来变得简单很多。

美国专栏作家迈克尔·西蒙斯认为：信息和知识存在一个鄙视链，越是在这个鄙视链上端的内容，就越值得你多花心思。

其中价值从低到高的顺序依次是：社交媒体→书籍→书籍摘要→领域摘要→思维模型。

因为思维模型不仅在一个领域有用，而且还能迁移到其他领域，所以它的价值最高。

比如，我个人最喜欢的思维模型是「二八法则」，这个法则在很多领域都是通用的。

无论是在学习中，还是在生活中，或者是在工作中，都普遍存在 20% 的投入带来 80% 产出的现象，关键在于找到最重要的那 20%。

四、最后的话

在学习的过程中，我们既要知道事物的表面现象，也要知道事物的本质及其产生的原因。

当你能够熟练运用随机森林之后，就能更好地理解事物的本质，进而做出更加睿智的决策。

而且，你掌握的思维模型和案例越多，解决问题的能力就越强。

作者：林骥，微信公众号：林骥，《数据化分析》作者

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