Как работает метод случайного леса в машинном обучении?

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

Основные шаги работы метода: 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

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