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
- 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
- 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
- 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
