Метод случайного леса (Random Forest) в машинном обучении основан на объединении множества деревьев решений для улучшения точности и устойчивости модели. 2

Основные шаги работы метода: 2

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

Случайность в выборках данных и выборе признаков помогает предотвратить переоснащение модели, делая прогнозы более точными и надёжными. 3