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

Некоторые преимущества использования алгоритма Random Forest для задач классификации:

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

Некоторые недостатки использования алгоритма Random Forest для задач классификации:

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