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. python-school.ru

Процесс происходит в несколько этапов: python-school.ru

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

Некоторые области применения метода Random Forest:

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