随机森林有什么改进手段吗？

随机森林有以下改进手段：

1.增加树的数量：随机森林中的树数量越多，模型的表现越好，因为随机森林的结果是多个树的平均值。

2.增加每棵树的深度：每棵树的深度可以影响模型的预测精度。但是，如果树的深度太深，容易导致过拟合。

3.选择更好的特征：选择更好的特征可以提高模型的预测准确率。可以使用特征选择算法来确定哪些特征对模型的性能影响最大。

4.使用集成学习方法：随机森林可以与其他集成学习方法结合使用，如Adaboost和Gradient Boosting，以提高模型的性能。

5.使用更好的随机化方法：随机森林中的随机化方法包括随机特征选择和随机样本选择。可以使用更好的随机化方法来提高模型的性能。