Какие основные преимущества и недостатки у алгоритма Random Forest Classifier?

Некоторые преимущества алгоритма Random Forest Classifier (метод случайного леса):

• Высокая точность. 3 Случайный лес часто показывает высокую точность благодаря объединению множества деревьев. 3
• Устойчивость к переобучению. 3 За счёт использования подвыборок и случайных признаков метод менее подвержен переобучению. 3
• Обработка пропущенных данных. 3 Алгоритм может работать с пропущенными данными, что делает его более гибким. 3
• Интерпретируемость. 3 Возможность оценки важности признаков помогает понять, какие признаки наиболее влияют на результат. 3
• Работа с данными различных типов. 5 Random Forest способен обрабатывать большое количество признаков и работать с данными различных типов (например, числовые, категориальные, текстовые). 5

Некоторые недостатки алгоритма Random Forest Classifier:

• Высокие вычислительные затраты. 3 Обучение большого количества деревьев требует значительных вычислительных ресурсов. 3
• Сложность интерпретации. 3 Интерпретация модели может быть сложной из-за большого количества деревьев. 3
• Проблемы с высокоразмерными данными. 3 При большом количестве признаков метод может становиться менее эффективным. 3
• Склонность к переобучению. 14 Алгоритм склонен к переобучению на некоторых задачах, особенно на сильно зашумленных данных. 4