隨機森林算法在判斷一組變量各自的重要性時，有巨大的作用。當然，可以先把數(shù)據(jù)降維處理，結(jié)合多種算法。而不是盲目的依靠機器學(xué)習(xí)算法，這樣才能得到比較好的結(jié)果。

隨機森林也是一樣的，也分為多個不同的應(yīng)用領(lǐng)域：Regression·回歸、數(shù)據(jù)分類、時間序列，可以參考優(yōu)化具體深入的算法。在這方面，Matlab確實是一個非常好用的工具。

評價

機器學(xué)習(xí)算法有很多種，可能這種不一定好用，那就可以切換別的算法，多試試。

有很多種優(yōu)化算法的。例如基于粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。