随机森林有很多的优点：（1）在数据集上表现良好，两个随机性的引⼊，使得随机森林不容易陷⼊过拟合。 （2）在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很⼤的优势，两个随机性的引⼊，使得随机森林具有很好的抗噪声能⼒。 （3）它能够处理很⾼维度（feature很多）的数据，并且不⽤做特征选择，对数据集的适应能⼒强：既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集⽆需规范化。 （4）在创建随机森林的时候，对generlization error使⽤的是⽆偏估计。 （5）训练速度快，可以得到变量重要性排序。 （6） 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响。 （7）容易做成并⾏化⽅法。 （8）实现比较简单

随机森林是一种集成学习方法，具有多种优点。根据所列选项，以下是对这些优点的分析：

- **A: 在数据集上表现良好，两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合**
正确。随机森林通过引入两种随机性：随机选择样本（bootstrap抽样）和随机选择特征（特征子集选择），增强了模型的泛化能力，通常不容易过拟合。

- **B: 既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化**
正确。随机森林可以处理各种类型的数据，包括分类（离散型）和回归（连续型）任务，而且其基于决策树的底层结构并不要求对数据进行特征缩放或规范化。

- **C: 它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择，对数据集的适应能力强**
正确。随机森林能够处理高维数据集，由于其内部机制（例如特征随机选择），在一定程度上等同于进行特征选择，因而具有较强的鲁棒性和适应能力。

- **D: 训练速度快，可以得到变量重要性排序**
部分正确。随机森林可以提供特征的重要性排序，这是一个显著优势。然而，与单一决策树相比，随机森林训练较慢，因为它需要训练多个决策树。但与其他一些复杂模型（如神经网络）相比，其训练速度可能相对较快。

综上所述，正确答案是：**A、B、C、D**。这些选项均指出了随机森林的优势，不过选项 D 的“训练速度快”是相对的，需要明确对比对象。随机森林在现实应用中非常受欢迎，主要因为其稳健的性能和方便的解释性。