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

• Высокая точность. 14 Случайный лес уменьшает вариации, связанные с отдельными деревьями, что приводит к более точным прогнозам. 1
• Устойчивость к шуму. 1 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. 1
• Обработка пропущенных данных. 4 Алгоритм может работать с пропущенными данными, что делает его более гибким. 4
• Интерпретируемость. 4 Возможность оценки важности признаков помогает понять, какие признаки наиболее влияют на результат. 4
• Высокая параллелизуемость и масштабируемость. 2 Можно увеличивать число деревьев и их глубину. 3

Некоторые недостатки алгоритма случайного леса:

• Высокие вычислительные затраты. 4 Обучение большого количества деревьев требует значительных вычислительных ресурсов. 4
• Сложность интерпретации. 4 Интерпретация модели может быть сложной из-за большого количества деревьев. 4
• Проблемы с высокоразмерными данными. 4 При большом количестве признаков метод может становиться менее эффективным. 4 Это связано с тем, что случайный выбор признаков на каждом узле может привести к тому, что некоторые важные признаки будут игнорироваться. 4
• Склонность к переобучению. 13 Случайный лес может пострадать от переобучения, когда модель фиксирует шум в обучающих данных, что приводит к плохому обобщению новых данных. 1