我必须执行二进制分类，从一开始我就开始考虑使用随机森林分类器。但现在我在想，如果使用神经网络不会更好。
所以我的问题是，你会选择哪种型号。？如果不是神经网络，最适合神经网络的任务是什么？为什么。
对于二元分类，哪个是最好的随机森林或神经网络？
数据挖掘
神经网络
深度学习
分类
随机森林
机器学习模型
2022-02-26 21:33:59
1个回答
二元分类没有最佳模型。相反，最好关注您拥有的数据类型，并让这些数据指导您选择模型。
在处理分类和数值特征的常规表格数据时，基于决策树的模型通常表现得非常好。主要是随机森林和梯度提升（LightGBM 和 XGBoost）。如果您的样本很少，SVM 也是一个不错的选择。
神经网络可以处理更多的非结构化数据，例如图像和文本。时间序列有点微妙，通常多个模型可以很好地工作。
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