Почему Random Forest Regression хорошо работает с большими наборами данных?

Random Forest Regression хорошо работает с большими наборами данных благодаря нескольким особенностям алгоритма:

• Устойчивость к переобучению. sky.pro За счёт использования подвыборок и случайных признаков метод случайного леса менее подвержен переобучению. sky.pro Это особенно важно при работе с большими и сложными наборами данных. sky.pro
• Обработка нелинейности. www.geeksforgeeks.org Random Forest может фиксировать сложные, нелинейные взаимосвязи в данных, которые могут отсутствовать в других моделях. www.geeksforgeeks.org
• Обработка отсутствующих данных. www.geeksforgeeks.org Алгоритм может работать с пропущенными данными, что делает его более гибким. sky.pro Это достигается за счёт использования различных стратегий заполнения пропусков и учёта неопределённости в данных. sky.pro
• Универсальность. www.mql5.com Random Forest подходит для различных типов данных, включая категориальные и числовые характеристики. www.mql5.com

Однако у алгоритма есть и недостатки: обучение большого количества деревьев требует значительных вычислительных ресурсов, что может стать проблемой при работе с очень большими наборами данных. sky.pro