隨機森林是一種什么策略？有哪些優勢和劣勢？隨機森林的風險_INK

隨機森林是一種什么策略？

隨機森林是一種集成學習策略，它利用許多決策樹來構建一個模型，每棵樹都是從訓練數據中進行隨機抽樣的獨立的子集來訓練的，最終結果是多個決策樹的結果的加權平均。

Chainlink 可驗證隨機函數 v2 上線主網:金色財經報道，區塊鏈預言機解決方案 Chainlink 宣布發布 Chainlink 可驗證隨機函數 v2。除了在以太坊主網上運行之外，Chainlink Network 還計劃部署到其他區塊鏈上，例如 Polygon 和 BNB。v2 的主要升級包括增強的訂閱管理、調整Gas限制的能力、擴展區塊確認以及能夠在單個鏈上交易中請求多個隨機數。與 v1 相比，新改進的版本可以將交易費用降低 60%。

報道稱，自推出以來，Chainlink VRF (v1) 已成為區塊鏈行業采用最廣泛的隨機數生成器解決方案，完成了超過 300 萬次請求交易，目前為多個區塊鏈網絡中的 2,200 多個獨特的智能合約提供可驗證的隨機性。Chainlink 聯合創始人 Sergey Nazarov 表示：“只有具有可驗證、防篡改的隨機性，才能安全地鑄造 NFT 及其屬性或確保基于區塊鏈的游戲的公平結果”。[2022/2/18 9:59:33]

隨機森林的風險

動態 | “加密粉塵”攻擊隨機向錢包發送非法獲得的加密貨幣:據btcmanager報道，加密粉塵（Crypto Dusting）是一種新的攻擊方式，將非法獲得的資金從未知來源分發給無辜的加密貨幣持有者的錢包，這反過來影響了他們的聲譽。這些資金通常被發送到隨機地址，因此人們無法控制自己不成為收件人。這種新攻擊引起了執法部門的注意。根據報告，欺詐者使用包括BestMixer.io在內的加密混合器來促進匿名發送加密貨幣的過程。[2019/1/11]

隨機森林是一種機器學習算法，它通過訓練不同的決策樹來構建預測模型。它是一種非參數學習，可以處理非線性關系和非結構化數據。

動態 | 慢霧區再發預警，請 DApp 開發者自查隨機數:知名 DApp EOSDice 再次由于隨機數問題被黑，攻擊者是之前攻擊 EOSDice 及 FFGame DApp 的黑客，攻擊手法也是由于使用了可控的隨機數種子，在之前（11-8號）慢霧已經預警過攻擊手法，請各位 DApp 開發者仔細核對自己的隨機數種子和算法是否可被預測，勿存在任何僥幸。[2018/11/10]

由于隨機森林算法可以處理非結構化數據，它可以更好地捕捉數據之間的復雜關系，從而提高預測準確性。然而，它也有一些風險。

首先，隨機森林算法可能會過擬合數據，這可能會導致模型的不可靠性。其次，隨機森林算法可能會捕捉到噪音，這可能會導致模型的不可靠性。此外，隨機森林算法可能不能處理高維數據，因為決策樹可能會失去其有效性。最后，隨機森林算法運行速度較慢，因為它需要訓練大量的決策樹。

隨機森林策略的優勢

1.可以處理大量的特征數據

2.對于異常值和缺失值的處理很好

3.可以識別非線性關系

4.能夠適用于多種數據類型，包括數值型和分類型

隨機森林策略的劣勢：

1.對于非常大的數據集，訓練時間可能很長

2.解釋性較差，因為它是一個黑盒模型

3.容易過擬合，特別是當數據特征非常多時。

隨機森林策略的發展

隨機森林策略是一種機器學習技術，其應用于量化投資領域可以幫助識別市場模式和預測未來價格變化。隨機森林策略一直在不斷發展，技術不斷進步，更加精確地預測市場趨勢。在機器學習領域，隨機森林策略也不斷推陳出新，不斷改進，提高其預測準確性。

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