Как Random Forest помогает избежать проблемы переобучения?

Random Forest («случайный лес») помогает избежать проблемы переобучения за счёт использования нескольких деревьев и случайного подмножества признаков. 2

Некоторые принципы работы алгоритма:

• Бэггинг. 2 Создание нескольких подвыборок из исходного набора данных и обучение каждого дерева на своей подвыборке. 2 Это позволяет каждому дереву обучаться на различных подмножествах данных, что снижает вероятность переобучения и повышает общую устойчивость модели. 2
• Случайное подмножество признаков. 2 Для каждого дерева выбирается случайное подмножество признаков, что снижает корреляцию между деревьями и улучшает общую производительность модели. 2 Это также помогает модели быть более устойчивой к шуму в данных. 2
• Агрегация результатов. 2 Для задач классификации используется метод голосования, а для задач регрессии — усреднение предсказаний всех деревьев. 2 Это означает, что итоговое предсказание модели основывается на совокупности предсказаний всех деревьев, что делает модель более точной и надёжной. 2

Таким образом, каждое дерево в ансамбле получается немного разным, что позволяет уменьшить эффект переобучения и повысить качество предсказаний. 3