В алгоритме случайного леса случайным образом выбираются два компонента: 1

1. Подмножество обучающих объектов из всего набора данных. 2 Этот подмножество может содержать повторяющиеся объекты. 2
2. Подмножество признаков (обычно корень квадратный от общего числа признаков). 2 Это позволяет уменьшить корреляцию между деревьями в ансамбле и улучшить их разнообразие. 2

В результате каждое дерево в ансамбле получается немного разным, что позволяет уменьшить эффект переобучения и повысить качество предсказаний. 2

Такая случайность вносит вариативность в отдельные деревья, снижая риск чрезмерного влияния на модель нюансов отдельного дерева. 4