<p>随机森林和梯度树提升算法都是用于分类和回归任务的流行而强大的机器学习技术。在选择算法时，需根据具体问题的需求，如数据性质、可解释性要求和计算资源的可用性，来权衡两者之间的优劣。尽管在某些方面有相似之处，但在几个关键方面存在显著差异。</p><p><br/></p><p>随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树进行预测。其特色在于通过随机选择特征和数据样本的子集来构建决策树。每棵树独立预测结果，最终的预测由投票或平均得出。随机森林以其处理高维数据、缺失值和减轻过度拟合的能力而著称，并提高计算效率，同时提供特征重要性度量。</p><p><br/></p><p>梯度树提升（GBM）是一种迭代集成方法，通过顺序构建决策树来不断改进前一棵树的预测。与随机森林不同，GBM专注于通过梯度下降最小化损失函数来提升模型性能。每个后续的树都致力于纠正前面树的误差。梯度树提升擅长处理异构数据、捕获复杂交互并提供高预测准确性，但容易过拟合且计算成本可能较高。</p><p><br/></p><p>在可解释性方面，随机森林提供了特征重要性度量，清晰地显示每个特征对预测的影响。这对于理解数据中的潜在关系非常有价值。相反，梯度树提升不直接提供特征重要性度量，但可以使用排列重要性或SHAP值等技术来近似。</p><p><br/></p> 讯享网
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