专家，都可能犯错，这就是为什么我们依赖委员会。在委员会里，即使一位专家犯了错误，你还有其他几位不同的意见，最终会帮助你做出正确的选择。
随机森林就像数字委员会，它不是一棵单一的决策树，而是几棵树协同工作，森林中的每棵树都会做出预测，就像国会一样，会统计选票。得票最多的预测就是模型的结果。这是以民主的力量支撑起来的机器学习。
随机森林之所以有效，是因为每棵树与其 最近的手机号码数据 他树几乎没有关联，一棵树的预测结果与其他树的预测结果并无关联。用人类的话说，我们可以说它们都有不同的观点，这反过来又确保了不存在系统性偏见。
该算法是一个优雅的解决方案，可以预测高度不稳定的系统，并解决可能包含几乎无限数量数据点的复杂问题。换句话说，这就是我们在金融领域经常遇到的问题。
金融领域的随机森林
研究表明，随机森林的表现几乎优于所有其他形 3 个适用于 saas 公司的可操作内容营销分析框架 式的股票价格预测、股票定性分析以及期权定价和信用利差预测。这里有两点需要注意。
首先，传统的预测工具依赖于线性回归，这是一种非常强大的算法，但只有当你研究的关系本质上是线性的时候（换句话说，无论有多少变量 A 发生变化，变量 B 都会随之变化）。
现实生活中的关系通常比这更复杂，例如人的身高和体重。两者之间存在线性关系（身高较高的人往往体重较重），但这种关系在达到一定程度之前是成立的。之后，体重可能会增加，而身高则停滞不前。
这意味着，用体重预测身高的线
性回归模型只能在一定范围内有效。股票价格也存在类似的情况，虽然某些数值可以预测股价上涨，但达到一定阈值后，这些关系就会发生变化。
另一点是，随机森林迫使科学家从分类分析的角度重新定义他们的问题。我们不再将问题表述为“如果 X 增加，那么 Y 会增加多少”，而是问“X 的值会改变吗？”。这看起来可能没什么，但你会惊讶地发现，即使是一个小小的重新表述也能改变我们对问题的认知。
有了正确的数据点，随机森林可以帮助 短信列表 我们判断本地市场的微小变化是否会对全球经济产生巨大影响。得益于物联网、人工智能、云计算和数据挖掘技术，收集和处理金融数据从未如此简单。
公平地说，随机森林并非完美无缺，就像其他算法一样，模型的好坏取决于训练它的数据。众所周知，随机森林极易受到细微偏差的影响。如果输入错误的数据，最终得到的模型也会不可靠。
随机森林不会彻底改变金融世界，但它无疑是一种强大的工具，可以应用于无数问题，提供构建问题和预测市场行为的新方法。