Как Random Forest помогает избежать проблемы переобучения?

Random Forest («случайный лес») помогает избежать проблемы переобучения за счёт использования нескольких деревьев и случайного подмножества признаков. sky.pro

Некоторые принципы работы алгоритма:

• Бэггинг. sky.pro Создание нескольких подвыборок из исходного набора данных и обучение каждого дерева на своей подвыборке. sky.pro Это позволяет каждому дереву обучаться на различных подмножествах данных, что снижает вероятность переобучения и повышает общую устойчивость модели. sky.pro
• Случайное подмножество признаков. sky.pro Для каждого дерева выбирается случайное подмножество признаков, что снижает корреляцию между деревьями и улучшает общую производительность модели. sky.pro Это также помогает модели быть более устойчивой к шуму в данных. sky.pro
• Агрегация результатов. sky.pro Для задач классификации используется метод голосования, а для задач регрессии — усреднение предсказаний всех деревьев. sky.pro Это означает, что итоговое предсказание модели основывается на совокупности предсказаний всех деревьев, что делает модель более точной и надёжной. sky.pro

Таким образом, каждое дерево в ансамбле получается немного разным, что позволяет уменьшить эффект переобучения и повысить качество предсказаний. python-school.ru