（1）相同点

• 都是由多棵树组成
• 最终的结果都是由多棵树一起决定

（2）不同点

• 组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成
• 组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成
• 随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和
• 随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感
• 随机森林是通过减少模型的方差来提高性能，而GBDT是减少模型的偏差来提高性能的
• 随机森林不需要进行数据预处理，即特征归一化。而GBDT则需要进行特征归一化

（3）RF：

　　优点：

• 易于理解，易于可视化
• 不需要太多的数据预处理，即数据归一化
• 不易过拟合
• 易于并行化

　　缺点：　　

• 不适合小样本数据，只适合大样本数据
• 大多数情况下，RF的精度低于GBDT
• 适合决策边界的是矩阵，不适合对角线型

（4）GBDT

　　优点：

• 精度高

　　缺点：

• 参数较多，容易过拟合
• 不易并行化