Чем отличается random forest от других ансамблевых методов машинного обучения?

Возможно, имелось в виду сравнение алгоритма случайного леса (Random Forest) с некоторыми другими ансамблевыми методами машинного обучения, например с бэггингом. habr.com

Основное различие между Random Forest и бэггингом заключается в том, что в случайном лесе выбирается случайное подмножество признаков, и лучший признак для разделения узла определяется из подвыборки признаков, в отличие от бэггинга, где все функции рассматриваются для разделения в узле. habr.com

Некоторые особенности Random Forest:

• Универсальность. proglib.io Алгоритм можно использовать для решения практически любых проблем в области машинного обучения. proglib.io
• Высокая точность. proglib.io В процессе прогнозирования участвует множество деревьев решений, что делает метод надёжным. pythonru.com
• Работа с пропущенными данными. proglib.io pythonru.com Случайный лес сохраняет хорошую точность даже при их наличии. proglib.io
• Низкая чувствительность к выбросам. proglib.io Это происходит из-за случайного семплирования. proglib.io
• Редко переобучается. proglib.io В случае наличия проблемы переобучения, она преодолевается путём усреднения или объединения результатов различных деревьев решений. proglib.io
• Высокая параллелизуемость и масштабируемость. proglib.io

Метод случайного леса считается более простым и эффективным по сравнению с другими алгоритмами нелинейной классификации. pythonru.com