EVER:隨機森林是一種什么策略？有哪些優勢和劣勢？隨機森林的風險

隨機森林是一種什么策略？

隨機森林是一種集成學習策略，它利用許多決策樹來構建一個模型，每棵樹都是從訓練數據中進行隨機抽樣的獨立的子集來訓練的，最終結果是多個決策樹的結果的加權平均。

Klever Wallet：受影響錢包均為使用偽隨機數生成器算法生成后導入:7月13日消息，Klever Wallet發推表示，經過徹底調查，已確定所有在7月12日受到可疑活動影響的錢包都受到了一個已知漏洞的影響，此漏洞是由低熵助記詞引起的，存在缺陷的對應算法（Bip39使用的隨機生成算法會損害生成私鑰時的安全性和不可預測性，可能使其容易受到未經授權訪問或惡意活動的攻擊。

在上述事件中，所有涉及的錢包最初并非使用Klever Wallet K5創建，均為錢包生成后導入到Klever Wallet K5中，且是使用舊的、弱偽隨機數生成器PRNG算法作為熵源創建的，會嚴重損害生成私鑰的安全性和不可預測性，從而可能更容易受到攻擊或未經授權的訪問。強烈建議如果用戶目前擁有在Klever Wallet之前創建的舊錢包，請務必立即遷移到在Klever Wallet K5或Klever Safe上創建的新錢包，保護它們免受與過時或弱偽隨機數生成器算法相關的潛在漏洞的影響。[2023/7/13 10:51:46]

隨機森林的風險

動態 | EOS競猜游戲OnePlay遭隨機數破解:今天凌晨00:22～01:02之間，PeckShield安全盾風控平臺DAppShield監測到黑客向EOS競猜類游戲OnePlay發起連續攻擊，不正當獲得游戲合約的幾乎全部EOS。并用同樣的攻擊手段投注游戲代幣ONE，獲利近百萬游戲代幣，隨后轉入newdex交易所售賣。PeckShield安全人員初步研究發現，此次是因游戲合約隨機數問題被攻破，值得注意的是，此次攻擊者和3月2日攻擊另一知名EOS游戲的是同一人。[2019/3/5]

隨機森林是一種機器學習算法，它通過訓練不同的決策樹來構建預測模型。它是一種非參數學習，可以處理非線性關系和非結構化數據。

動態 | EOS競猜游戲LuckBet遭隨機數攻擊:據 PeckShield 態勢感知平臺12月22日數據顯示：今天凌晨02:10-04:03之間, 黑客(snowredgreen)向LuckBet游戲合約(luckbetadmin)發起攻擊，并將大部分不當EOS獲利轉向火幣交易所賬號(huobideposit)。PeckShield 安全人員跟蹤數據發現，此次攻擊因游戲合約隨機數問題被攻破。[2018/12/22]

由于隨機森林算法可以處理非結構化數據，它可以更好地捕捉數據之間的復雜關系，從而提高預測準確性。然而，它也有一些風險。

首先，隨機森林算法可能會過擬合數據，這可能會導致模型的不可靠性。其次，隨機森林算法可能會捕捉到噪音，這可能會導致模型的不可靠性。此外，隨機森林算法可能不能處理高維數據，因為決策樹可能會失去其有效性。最后，隨機森林算法運行速度較慢，因為它需要訓練大量的決策樹。

隨機森林策略的優勢

1.可以處理大量的特征數據

2.對于異常值和缺失值的處理很好

3.可以識別非線性關系

4.能夠適用于多種數據類型，包括數值型和分類型

隨機森林策略的劣勢：

1.對于非常大的數據集，訓練時間可能很長

2.解釋性較差，因為它是一個黑盒模型

3.容易過擬合，特別是當數據特征非常多時。

隨機森林策略的發展

隨機森林策略是一種機器學習技術，其應用于量化投資領域可以幫助識別市場模式和預測未來價格變化。隨機森林策略一直在不斷發展，技術不斷進步，更加精確地預測市場趨勢。在機器學習領域，隨機森林策略也不斷推陳出新，不斷改進，提高其預測準確性。

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