Выбор между Random Forest и SVM зависит от конкретной задачи, характеристик данных и доступных ресурсов. 5

Random Forest подходит для больших наборов данных высокой размерности. 1 Модель эффективно обрабатывает значительные объёмы данных и использует случайность признаков при формировании деревьев. 1

SVM эффективен для хорошо структурированных наборов данных небольшого или среднего размера с низким количеством признаков. 1 Алгоритм работает хорошо, когда классы можно разделить линейно, но с помощью функций ядра SVM может обрабатывать и нелинейные данные. 1

Некоторые другие отличия моделей:

• Интерпретируемость. Random Forest предлагает общую интерпретируемость модели, но SVM может быть выбран, если интерпретируемость важна для приложения из-за чётких границ решений. 1
• Настройка гиперпараметров. В некоторых ситуациях Random Forest более удобен для пользователя, чем SVM, потому что ему часто требуется меньше настройки гиперпараметров. 1

Таким образом, выбор в пользу той или иной модели зависит от конкретных условий задачи.