随机森林回归和岭回归的特点

随机森林回归和岭回归都是常用的机器学习回归算法：

**随机森林回归(Random Forest Regression)**：
1. **特点**：基于集成学习方法，构建了一组决策树并取它们的平均预测结果。每个决策树独立训练，并在测试时投票，降低了过拟合风险。
2. **优点**：能够处理高维数据、非线性关系，对于缺失值有较好的鲁棒性；并且可以给出特征重要性排序。
3. **缺点**：计算复杂度较高，不适合大数据集实时分析。

**岭回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)**：
1. **特点**：是一种L1正则化方法，通过加入惩罚项使得模型参数趋向于0，有助于变量选择和特征压缩。
2. **优点**：能产生稀疏解，即某些系数会被缩小到接近于0，实现了特征选择；对异常值相对稳健。
3. **缺点**：当特征之间高度相关时，可能会导致“多重共线性”问题，影响预测效果；非凸优化问题可能导致局部最优。