Как метод Random Forest используется в задачах классификации данных?

Метод Random Forest (случайный лес) используется для задач классификации данных путём создания множества решающих деревьев и использования их для предсказания классов объектов. 3

Процесс происходит в несколько этапов: 3

1. Создание подвыборок данных. 1 Для каждого дерева создаётся случайная подвыборка из исходного набора данных с возвращением (bootstrap). 1 Некоторые объекты могут быть выбраны несколько раз, а некоторые могут не попасть в подвыборку вовсе. 1
2. Построение деревьев решений. 1 Для каждой подвыборки строится дерево решений. 1 При этом на каждом узле дерева выбирается случайное подмножество признаков для разделения. 1
3. Агрегация результатов. 1 Для задачи классификации используется голосование большинства, и итоговый прогноз получается более точным и устойчивым к шуму в данных. 1

Некоторые области применения метода Random Forest:

• Классификация изображений. 1 Например, для задачи распознавания рукописных цифр. 1 В этом случае каждый пиксель изображения может рассматриваться как отдельный признак, а случайный лес помогает выявить важные паттерны и особенности, которые позволяют различать цифры. 1
• Анализ медицинских данных. 1 В медицине случайный лес применяется для диагностики заболеваний. 1 Например, он может использоваться для предсказания наличия диабета на основе различных медицинских показателей, таких как уровень глюкозы, артериальное давление и другие. 1
• Финансовые прогнозы. 1 В финансовой сфере случайный лес помогает в прогнозировании цен акций и оценке кредитного риска. 1 Алгоритм может анализировать исторические данные и выявлять паттерны, которые помогают принимать более обоснованные решения. 1