随机森林分类准确率达到多少

随机森林分类算法在实际应用中表现优异，准确率一般在85到98之间。医疗诊断领域，该算法能识别多种疾病，准确率可达90以上。图像分类任务中，随机森林准确率稳定在92左右。金融风险评估模型使用随机森林后，准确率提升至88。文本分类方面，该算法准确率达到95。这些数据表明随机森林在不同领域都有出色表现，准确率明显高于传统分类方法。

随机森林的高准确率源于其集成学习特性。单个决策树准确率约为75到85，组合后提升明显。数据集规模增大时，随机森林准确率可提高5到10个点。噪声数据环境下，该算法仍能保持87的准确率。特征数量增加至1000个时，随机森林准确率稳定在90左右。算法参数经过优化后，准确率还能进一步提升。这些特性使随机森林成为解决复杂分类问题的可靠选择。