随机森林优点:
a. 在数据集上表现良好，两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合
b. 在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，两个随机性的引入，使得随机森林具有很好的抗噪声能力
c. 它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择，对数据集的适应能力强：既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化
d. 可生成一个Proximities=（pij）矩阵，用于度量样本之间的相似性： pij=aij/N, aij表示样本i和j出现在随机森林中同一个叶子结点的次数，N随机森林中树的颗数
e. 在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计
f. 训练速度快，可以得到变量重要性排序（两种：基于OOB误分率的增加量和基于分裂时的GINI下降量
g. 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响
h. 容易做成并行化方法
i. 实现比较简单