В чем преимущества использования деревьев случайных опытов для анализа вероятности?

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

• Высокая точность. sky.pro Это достигается благодаря объединению множества деревьев. sky.pro
• Устойчивость к переобучению. sky.pro За счёт использования подвыборок и случайных признаков метод случайного леса 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 Это позволяет делать более обоснованные выводы и принимать информированные решения. sky.pro

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