随机森林分类器：树的数量越多越好？

在随机森林分类中，树的数量越多并不一定意味着分类器越好。过多的树可能会导致过拟合问题，从而降低分类器的泛化能力。因此，在实践中，需要根据数据集的大小和特征的复杂度来确定树的数量，以获得最佳的分类效果。通常，树的数量越多，分类器的准确度会随之增加，但当树的数量超过一定阈值后，准确度的提升会变得很小，甚至停止增长。因此，需要通过交叉验证等方法来确定最佳的树的数量。