В чём преимущества и недостатки случайного леса по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения?

Некоторые преимущества алгоритма случайного леса (Random Forest) по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения:

• 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, зашумленные точки данных вряд ли изменят прогнозы для каждого дерева в лесу, поэтому меньше повлияют на общую производительность модели. www.geeksforgeeks.org
• 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
• Высокая параллелизуемость и масштабируемость. proglib.io Можно увеличивать число деревьев и их глубину. proproprogs.ru

Некоторые недостатки алгоритма случайного леса:

• 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 Это связано с тем, что случайный выбор признаков на каждом узле может привести к тому, что некоторые важные признаки будут игнорироваться. sky.pro
• Склонность к переобучению. www.geeksforgeeks.org proproprogs.ru Случайный лес может пострадать от переобучения, когда модель фиксирует шум в обучающих данных, что приводит к плохому обобщению новых данных. www.geeksforgeeks.org