随机森林是什么时候提出的?

随机森林是由美国统计学家利奥·布里曼在2001年正式提出的。这种方法结合了多个决策树的结果，通过随机选择数据和特征来提高预测准确性。随机森林的名字来源于其核心思想：像森林一样由许多决策树组成，每棵树都独立训练。这种方法广泛应用于分类和回归问题，尤其在数据挖掘和机器学习领域非常流行。

随机森林的特点

随机森林的一大优势是能有效防止过拟合，因为单棵树的错误会被其他树纠正。它还能处理缺失值和异常值，不需要复杂的数据预处理。实际应用中，随机森林常用于信用评分、医疗诊断和图像识别等领域。训练过程可以并行计算，速度较快。模型还能输出特征重要性，帮助理解哪些变量对结果影响最大。