随机森林算法常见误区：关于过拟合的错误说法

以下关于随机森林算法的说法错误的是：

A. 随机森林算法不需要考虑过拟合问题

B. 随机森林算法对异常值和缺失值不敏感

C. 决策树之间相关系数低，每棵决策树分类深度越大，随机森林的分类效果越好

D. 随机森林的分类精度会随着决策树数量的增加而提高

答案：A

随机森林算法虽然可以通过集成学习的方式降低模型的方差，但并不能完全避免过拟合。过拟合仍然是随机森林算法需要考虑的问题，可以通过调整决策树数量、树的深度、特征子集大小等参数来控制过拟合。