随机森林与多目标优化结合

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建众多决策树并取其平均预测结果来提高模型的稳定性和准确性。而多目标优化是指同时考虑多个目标函数的问题，通常在实际场景中遇到，比如投资组合优化、产品设计等，需要平衡多个性能指标。

将随机森林与多目标优化结合起来，可以应用于解决那些既涉及分类又包含多个目标的复杂问题。在这种结合中，每个决策树可以被视为一个单目标优化解，而随机森林则作为一个整体提供一组可能的解决方案，这组解构成了所谓的“ Pareto前沿”，包含了所有无法进一步改善某一目标而不损害其他目标的最优解集。多目标优化算法如NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) 可以用于从随机森林生成的解集中选择最优秀的解。

这种技术的优势在于能够处理非线性关系、数据噪声和不确定性，还能同时处理多个冲突的目标，提供了一种全局视角下的决策支持。