随机森林是一个最近比较火的算法，它有很多的优点：
- 在数据集上表现良好
- 在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势
- 它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择
- 在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要
- 在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计
- 训练速度快
- 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响
- 容易做成并行化方法
- 实现比较简单
随机森林
原文：http://www.cnblogs.com/huicpc0212/p/4550035.html
