В чём преимущества и недостатки использования алгоритма Random Forest для задач классификации?

Некоторые преимущества использования алгоритма Random Forest для задач классификации:

• Высокая точность. 2 Случайный лес часто показывает высокую точность благодаря объединению множества деревьев. 2
• Устойчивость к переобучению. 2 За счёт использования подвыборок и случайных признаков метод менее подвержен переобучению. 2
• Обработка пропущенных данных. 2 Алгоритм может работать с пропущенными данными, что делает его более гибким. 2
• Интерпретируемость. 2 Возможность оценки важности признаков помогает понять, какие признаки наиболее влияют на результат. 2
• Способность обрабатывать данные различных типов. 5 Random Forest может работать с числовыми, категориальными и текстовыми данными. 5

Некоторые недостатки использования алгоритма Random Forest для задач классификации:

• Высокие вычислительные затраты. 2 Обучение большого количества деревьев требует значительных вычислительных ресурсов. 2
• Сложность интерпретации. 2 Интерпретация модели может быть сложной из-за большого количества деревьев. 2
• Проблемы с высокоразмерными данными. 2 При большом количестве признаков метод может становиться менее эффективным. 2
• Склонность к переобучению. 14 Алгоритм склонен к переобучению на некоторых задачах, особенно на сильно зашумленных данных. 4