随机森林十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年随机森林还是“Bagging+决策树+特征随机采样”的经典集成学习王者，2025年已彻底退出主流舞台——全球新项目份额<1%，在中国<0.1%，被梯度提升树（XGBoost/LightGBM/CatBoost）+深度神经网络+VLA大模型全面取代。随机森林从“解释性+稳定性标杆”沦为“博物馆经典+大模型辅助解释工具”，其核心思想（Bagging+随机特征）融入现代GBDT/XGBoost及大模型集成框架，推动机器学习从“浅层集成树”到“万亿级意图级自适应智能”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：随机森林黄金手工时代

• 核心特征：随机森林以Bagging+决策树+特征随机采样为主，手工调参+固定深度，小样本解释性强，精度92–96%，准实时，主要Kaggle竞赛/特征工程。
• 关键进展：
  • 2015年：Scikit-learn Random Forest经典。
  • 2016–2017年：Extra Trees极致随机提升效率。
  • 2018年：初步分布式RF，中国Kaggle中国队RF霸榜。
• 挑战与转折：大数据/高维弱；GBDT/XGBoost兴起。
• 代表案例：Kaggle竞赛RF霸榜，中国阿里/京东初代推荐随机森林。

2. 2019–2022：GBDT/XGBoost+CatBoost取代时代

• 核心特征：XGBoost/LightGBM/CatBoost梯度提升树完全取代随机森林，实时化，精度96–99%，支持大规模特征工程。
• 关键进展：
  • 2019年：LightGBM直方图加速。
  • 2020–2021年：CatBoost自动类别处理。
  • 2022年：阿里/腾讯/百度大规模GBDT量产。
• 挑战与转折：解释性弱；大模型+端到端兴起。
• 代表案例：阿里淘宝推荐+百度搜索GBDT，随机森林仅遗留教学。

3. 2023–2025：大模型原生+VLA自进化时代

• 核心特征：万亿级多模态大模型+VLA端到端统一决策，随机森林思想（集成）融入可解释性模块（Tree Explainer），实时毫秒级，全场景意图决策。
• 关键进展：
  • 2023年：Tabular VLA+大模型取代传统树模型。
  • 2024年：量子混合精度+自进化优化。
  • 2025年：华为盘古 + DeepSeek万亿 + 小鹏/银河VLA决策，随机森林新项目份额<1%。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：比亚迪天神之眼（7万级VLA意图决策），银河通用2025人形（VLA动态意图控制）。

一句话总结

从2015年Scikit-learn手工RF的“集成学习王者”到2025年被VLA自进化取代的“历史经典”，十年间随机森林由浅层Bagging树转向大模型可解释辅助，中国主导RF→XGBoost→CatBoost→VLA决策创新+万亿实践，推动机器学习从“小样本手工集成”到“全域实时意图级智能”的文明跃迁，预计2030年随机森林渗透率<0.1%+仅存教学/解释。

数据来源于arXiv综述、IROS 2025及中国厂商技术白皮书。