В чем преимущества Random Forest перед другими алгоритмами классификации?

Некоторые преимущества Random Forest перед другими алгоритмами классификации:

• Высокая точность. www.geeksforgeeks.org sky.pro Благодаря ансамблевому подходу Random Forest часто показывает высокую точность на различных задачах. sky.pro Модель способна эффективно обрабатывать как линейные, так и нелинейные зависимости в данных. sky.pro
• Устойчивость к шуму. www.geeksforgeeks.org Поскольку Random Forest объединяет прогнозы нескольких деревьев принятия решений, он устойчив к зашумленным данным. www.geeksforgeeks.org Зашумленные точки данных вряд ли изменят прогнозы для каждого дерева в лесу, поэтому они меньше влияют на общую производительность модели. www.geeksforgeeks.org
• Непараметрический характер. www.geeksforgeeks.org Подход к Random Forest не предполагает о распределении данных на корневом уровне или корреляции между целевой переменной и характеристиками. www.geeksforgeeks.org Благодаря своей адаптируемости Random Forest может применяться к различным наборам данных и проблемным областям и выявлять сложные закономерности в данных без наложения жёстких ограничений. www.geeksforgeeks.org
• Оценка важности объекта. www.geeksforgeeks.org Random Forest вычисляет важность объекта путём учёта относительного вклада каждого объекта в общее уменьшение дисперсии (для регрессии) или примеси (для классификации) всех деревьев в лесу. www.geeksforgeeks.org
• Обработка отсутствующих данных и выбросов. www.geeksforgeeks.org Random Forest не требует использования методов предварительной обработки данных, таких как вменение или удаление выбросов, для обработки отсутствующих данных и выбросов. www.geeksforgeeks.org
• Обработка как числовых, так и категориальных данных. www.geeksforgeeks.org Random Forest способен обрабатывать комбинацию числовых и категориальных характеристик без смещения, поскольку он автоматически выбирает случайные подмножества признаков для каждого дерева решений во время обучения. www.geeksforgeeks.org