支持向量机和随机森林预测结果怎么对比

支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）都是常用的机器学习算法，它们可以用于分类和回归任务。为了对比它们的预测结果，可以通过以下步骤进行：

1. 训练模型：使用相同的数据集，分别对SVM和随机森林进行训练。

2. 测试模型：使用相同的测试数据集，分别对SVM和随机森林进行预测。

3. 计算预测准确率：将SVM和随机森林的预测结果与真实值进行比较，计算它们的准确率。

4. 对比准确率：将SVM和随机森林的准确率进行比较，可以得出哪个算法更适合当前数据集。

需要注意的是，不同的数据集和任务可能会导致SVM和随机森林的表现有所不同，因此应该根据具体情况选择合适的算法。