Некоторые преимущества Random Forest перед другими алгоритмами классификации:

• Высокая точность. 13 Благодаря ансамблевому подходу Random Forest часто показывает высокую точность на различных задачах. 3 Модель способна эффективно обрабатывать как линейные, так и нелинейные зависимости в данных. 3
• Устойчивость к шуму. 1 Поскольку Random Forest объединяет прогнозы нескольких деревьев принятия решений, он устойчив к зашумленным данным. 1 Зашумленные точки данных вряд ли изменят прогнозы для каждого дерева в лесу, поэтому они меньше влияют на общую производительность модели. 1
• Непараметрический характер. 1 Подход к Random Forest не предполагает о распределении данных на корневом уровне или корреляции между целевой переменной и характеристиками. 1 Благодаря своей адаптируемости Random Forest может применяться к различным наборам данных и проблемным областям и выявлять сложные закономерности в данных без наложения жёстких ограничений. 1
• Оценка важности объекта. 1 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. 1
• Обработка отсутствующих данных и выбросов. 1 Random Forest не требует использования методов предварительной обработки данных, таких как вменение или удаление выбросов, для обработки отсутствующих данных и выбросов. 1
• Обработка как числовых, так и категориальных данных. 1 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. 1