我正在使用随机森林进行二元分类。

当我使用所有特征（10个特征）进行训练时，准确率达到了85%。

训练后，我可视化了重要特征。结果显示有2个特征非常重要。

于是我仅选择了这两个重要特征并使用相同的设置训练随机森林，但准确率反而下降了（0.70%）。

这种情况会发生吗？我原本期待更高的准确率。

在这种情况下，我该怎么做才能获得更好的准确率？

谢谢

回答：

使用随机森林时的一个普遍原则是包含所有可观察的数据。其原因在于，我们事先并不知道哪些特征可能会影响响应和模型。仅仅因为你发现只有少数几个特征是强有力的影响因素，并不意味着剩余的特征在模型中不发挥任何作用。

因此，你应该在训练随机森林模型时继续包含所有特征。如果某些特征不能提高准确率，它们会在训练过程中被移除或忽略。你通常不需要通过手动移除任何特征来进行修正。