從一棵樹到一片森林，集體的力量的無窮無盡的，隨機森林能幫助我們更加科學的決策。本文致力于分析隨機森林模式的優點與應用。

俗話說：三個臭皮匠，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：隨機森林，它能幫助我們做出更加科學的決策。

一、為什么學習隨機森林？

隨機森林主要具有以下優點：

1. 準確和穩定

由于隨機森林是集成多個模型的預測結果，能夠充分發揮群體的智慧，所以通常比單個模型具有更高的準確性和穩定性。

2. 適用范圍廣

隨機森林不僅適用于常規的分類和回歸問題，而且能夠很好地處理高維數據和大規模數據集，被廣泛用于各種領域，包括商業、醫學、生態學、天氣預報、圖像識別等。

3.? 易懂和易用

隨機森林相對比較容易使用，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際的問題。

二、什么是隨機森林？

隨機森林是人工智能領域的一種集成學習方法，其原理是構建多棵決策樹，在預測時集成所有決策樹投票的結果，從而提高整體預測的準確性和穩定性。

隨機森林中的每一棵樹，都是用隨機選擇的樣本和特征來進行訓練，因此稱為「隨機」。

下面是一個簡單的隨機森林示意圖：

在構建決策樹時，隨機森林會對數據進行有放回的隨機抽樣，以生成不同的數據集，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，當決策樹的數量較多時，隨機森林會消耗大量的計算資源，而且可解釋性會變差。

在某些情況下，尤其是當數據量比較小的時候，隨機森林有可能并不比單棵決策樹的表現更好。

但是，在大多數情況下，特別是在處理高緯度數據時，隨機森林都能表現出更高的準確性和穩定性，還能有效降低過擬合的風險。

三、 怎么運用隨機森林？

運用隨機森林解決實際問題的時候，往往需要借助編程的技術，這給初學者增加了一道門檻，但是現在我們可以借助 GPT，實現起來變得簡單很多。

美國專欄作家邁克爾·西蒙斯認為：信息和知識存在一個鄙視鏈，越是在這個鄙視鏈上端的內容，就越值得你多花心思。

其中價值從低到高的順序依次是：社交媒體→書籍→書籍摘要→領域摘要→思維模型。

因為思維模型不僅在一個領域有用，而且還能遷移到其他領域，所以它的價值最高。

比如，我個人最喜歡的思維模型是「二八法則」，這個法則在很多領域都是通用的。

無論是在學習中，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% 產出的現象，關鍵在于找到最重要的那 20%。

四、最后的話

在學習的過程中，我們既要知道事物的表面現象，也要知道事物的本質及其產生的原因。

當你能夠熟練運用隨機森林之后，就能更好地理解事物的本質，進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。