В чем основные преимущества и недостатки метода случайного леса?

Некоторые преимущества метода случайного леса:

• Высокая точность. www.geeksforgeeks.org sky.pro Случайный лес уменьшает вариации, связанные с отдельными деревьями, что приводит к более точным прогнозам. www.geeksforgeeks.org
• Устойчивость к шуму. www.geeksforgeeks.org Поскольку случайный лес объединяет прогнозы нескольких деревьев принятия решений, он устойчив к зашумленным данным. www.geeksforgeeks.org
• Непараметрический характер. www.geeksforgeeks.org Подход не предполагает о распределении данных на корневом уровне или корреляции между целевой переменной и характеристиками. www.geeksforgeeks.org
• Оценка важности объекта. www.geeksforgeeks.org Случайный лес вычисляет важность объекта путём учёта относительного вклада каждого объекта в общее уменьшение дисперсии (для регрессии) или примеси (для классификации) всех деревьев в лесу. www.geeksforgeeks.org
• Обработка отсутствующих данных и выбросов. www.geeksforgeeks.org Случайный лес не требует использования методов предварительной обработки данных, таких как вменение или удаление выбросов. www.geeksforgeeks.org
• Обработка как числовых, так и категориальных данных. www.geeksforgeeks.org Метод может обрабатывать оба типа данных без смещения, поскольку он автоматически выбирает случайные подмножества признаков для каждого дерева решений во время обучения. www.geeksforgeeks.org

Некоторые недостатки метода случайного леса:

• Вычислительная сложность. www.geeksforgeeks.org Использование большого количества деревьев в лесу или обучение случайной модели леса на большом наборе данных может быть дорогостоящим с точки зрения вычислений. www.geeksforgeeks.org
• Использование памяти. www.geeksforgeeks.org Модели случайного леса, как правило, используют много памяти, особенно при работе с большими наборами данных или деревьями с глубокими корнями. www.geeksforgeeks.org
• Время прогнозирования. www.geeksforgeeks.org Моделям случайного леса может потребоваться больше времени для прогнозирования, чем некоторым другим алгоритмам, особенно для больших наборов данных или моделей с большим количеством деревьев. www.geeksforgeeks.org
• Недостаточная интерпретируемость. www.geeksforgeeks.org Поскольку модели случайного леса объединяют несколько этапов принятия решений, бывает трудно понять логику, лежащую в основе каждого прогноза. www.geeksforgeeks.org
• Переобучение. www.geeksforgeeks.org Случайный лес может пострадать от переобучения, когда модель фиксирует шум в обучающих данных, что приводит к плохому обобщению новых данных. www.geeksforgeeks.org