В чём преимущества использования случайного леса для классификации в машинном обучении?

Некоторые преимущества использования случайного леса для классификации в машинном обучении:

• 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 ssl-team.com Даже если часть данных содержит ошибки или выбросы, это не окажет существенного влияния на конечный результат благодаря механизму усреднения множества деревьев. ssl-team.com
• Адаптируемость. www.geeksforgeeks.org Случайный лес может применяться к различным наборам данных и проблемным областям, способен выявлять сложные закономерности в данных без наложения жёстких ограничений. www.geeksforgeeks.org
• Оценка важности объекта. www.geeksforgeeks.org Алгоритм рассчитывает показатели важности для каждого признака, что позволяет не только делать предсказания, но и лучше понимать структуру данных. ssl-team.com
• Обработка отсутствующих данных и выбросов. www.geeksforgeeks.org Случайный лес не требует использования методов предварительной обработки данных, каждое дерево принятия решений обучается с использованием случайного подмножества входных данных. www.geeksforgeeks.org
• Обработка как числовых, так и категориальных данных. www.geeksforgeeks.org Метод способен обрабатывать оба типа данных без смещения, поскольку он автоматически выбирает случайные подмножества признаков для каждого дерева решений во время обучения. www.geeksforgeeks.org