Некоторые преимущества использования случайного леса (Random Forest) в машинном обучении:

• Высокая точность. 3 Это достигается благодаря объединению множества деревьев. 3
• Устойчивость к переобучению. 3 За счёт использования подвыборок и случайных признаков метод случайного леса менее подвержен переобучению. 3
• Обработка пропущенных данных. 3 Алгоритм может работать с пропущенными данными, что делает его более гибким. 3
• Интерпретируемость. 3 Возможность оценки важности признаков помогает понять, какие признаки наиболее влияют на результат. 3 Это позволяет делать более обоснованные выводы и принимать информированные решения. 3
• Способность обрабатывать большие объёмы данных с высоким числом признаков. 1 Это достигается за счёт случайности, вводимой на каждом этапе построения леса. 1