В чем преимущества и недостатки метода случайного распределения при классификации предметов?

Возможно, имелся в виду метод случайного леса (Random Forest) в контексте классификации предметов. sky.pro python-school.ru

Некоторые преимущества метода:

• Высокая точность. sky.pro Случайный лес часто показывает высокую точность благодаря объединению множества деревьев. sky.pro
• Устойчивость к переобучению. sky.pro python-school.ru За счёт использования подвыборок и случайных признаков метод менее подвержен переобучению, что важно при работе с большими и сложными наборами данных. 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

Некоторые недостатки метода:

• Высокие вычислительные затраты. sky.pro Обучение большого количества деревьев требует значительных вычислительных ресурсов. sky.pro Это может стать проблемой при работе с очень большими наборами данных или при ограниченных ресурсах. sky.pro
• Сложность интерпретации. sky.pro Интерпретация модели может быть сложной из-за большого количества деревьев, что затрудняет понимание того, как модель принимает решения. sky.pro
• Проблемы с высокоразмерными данными. sky.pro При большом количестве признаков метод может становиться менее эффективным, так как случайный выбор признаков на каждом узле может привести к тому, что некоторые важные признаки будут игнорироваться. sky.pro