Как работает алгоритм случайного леса для анализа данных?

Алгоритм случайного леса (Random Forest) — это алгоритм машинного обучения, который используется для решения задач классификации и регрессии. sky.pro python-school.ru Он основан на создании множества деревьев решений и объединении их результатов для получения более точного прогноза. sky.pro

Основные шаги работы алгоритма: sky.pro

1. Создание подвыборок данных. sky.pro Для каждого дерева создаётся случайная подвыборка из исходного набора данных с возвращением (bootstrap). sky.pro Это означает, что некоторые объекты могут быть выбраны несколько раз, а некоторые могут не попасть в подвыборку вовсе. sky.pro Такой подход позволяет создать разнообразные обучающие выборки и повысить устойчивость модели. 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 Это помогает снизить корреляцию между деревьями и улучшить общую производительность модели. sky.pro
3. Агрегация результатов. sky.pro Для задачи классификации используется голосование большинства, а для задачи регрессии — усреднение предсказаний всех деревьев. sky.pro Таким образом, итоговый прогноз получается более точным и устойчивым к шуму в данных. sky.pro

Использование случайных данных и функций для каждого дерева помогает избежать переобучения и делает общий прогноз более точным и заслуживающим доверия. www.geeksforgeeks.org