Классификация в случайном лесу (Random Forest) работает на основе ансамбля деревьев решений. 5 Основная идея — создать множество деревьев решений и объединить их результаты для получения более точного прогноза. 5

Процесс построения случайного леса включает несколько этапов: 1

1. Создание подвыборок данных. 5 Для каждого дерева создаётся случайная подвыборка из исходного набора данных с возвращением (bootstrap). 5 Это означает, что некоторые объекты могут быть выбраны несколько раз, а некоторые могут не попасть в подвыборку вовсе. 5
2. Построение деревьев решений. 5 Для каждой подвыборки строится дерево решений. 5 При этом на каждом узле дерева выбирается случайное подмножество признаков для разделения. 5 Это помогает снизить корреляцию между деревьями и улучшить общую производительность модели. 5
3. Агрегация результатов. 5 Для задачи классификации используется голосование большинства, а для задачи регрессии — усреднение предсказаний всех деревьев. 5 Таким образом, итоговый прогноз получается более точным и устойчивым к шуму в данных. 5

В задачах классификации окончательный прогноз определяется большинством голосов. 3 Это означает, что категория, предсказанная большинством деревьев, является окончательным прогнозом. 3