Преимущества использования деревьев случайных опытов (метода случайного леса) для анализа вероятности:

• Высокая точность. 1 Это достигается благодаря объединению множества деревьев. 1
• Устойчивость к переобучению. 1 За счёт использования подвыборок и случайных признаков метод случайного леса менее подвержен переобучению. 1
• Обработка пропущенных данных. 1 Алгоритм может работать с пропущенными данными, что делает его более гибким. 1
• Интерпретируемость. 1 Возможность оценки важности признаков помогает понять, какие признаки наиболее влияют на результат. 1 Это позволяет делать более обоснованные выводы и принимать информированные решения. 1

Кроме того, метод случайного леса практически не чувствителен к выбросам в данных и не чувствителен к масштабированию и другим монотонным преобразованиям значений признаков. 3