在不考虑具体数据的情况下，这两种算法各有什么优劣或者特点。
1个回答
在实际运用中，我个人认为随机森林比支持向量机更加实用。主要有以下几个原因：
- 随机森林更适用于多元分类。如果用支持向量机处理多元分类的问题，则需要one vs rest的框架。而这种框架通常要消耗更多的内存。
- 随机森林算法可以输入每个特征的重要程度。
- 支持向量机的训练过程通常比较费时，尤其是在实用了非线性的核(kernel)的情况下
数据挖掘工
2017-09-15 04:43
第2点应该是“输出”特征的重要性吧。
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Robin峰
2017-09-15 07:34
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