在评估SVM、RF和DT（max_depth = 3）的性能时，我发现RF模型的表现非常优越。所建模的数据是真实世界的数据。它们都是使用分层交叉验证来评估的，因为数据集是不平衡的。
对于之前看到的4个不同类别，我得到了这些精确度、召回率和F1分数。
最初，数据集包含以下4个类别的值计数，如下所示：
- 进料故障-（差异P-set/P-actual）： 4 098个数据样本
- 进料故障-（进料安全电路故障）： 383个数据样本
- 发电机加热： 228 668个数据样本
- 其他： 51 966 851个样本
为什么RF会比SVM和DT好那么多？
提前感谢！
回答：
这些结果完全合理！随机森林是一种比决策树强大得多的算法，因为它基本上是DT的集合。集合（多个模型的组合）在机器学习中以其在未见数据上的泛化能力而闻名。当决策树或SVM过拟合时，随机森林通常表现得相对较好，因为内部许多DT看到的是一组不同的特征，它们对结果进行投票。
