Как работает классификация в случайном лесу?

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

Процесс построения случайного леса включает несколько этапов: moluch.ru

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
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

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