Суть алгоритма случайного леса (Random Forest) — создание множества решающих деревьев и использование их для предсказания классов объектов. 2

Основные шаги работы алгоритма: 1

1. Создание подвыборок данных. 1 Для каждого дерева создаётся случайная подвыборка из исходного набора данных с возвращением (bootstrap). 1 Некоторые объекты могут быть выбраны несколько раз, а некоторые могут не попасть в подвыборку вовсе. 1
2. Построение деревьев решений. 1 Для каждой подвыборки строится дерево решений. 1 При этом на каждом узле дерева выбирается случайное подмножество признаков для разделения. 1
3. Агрегация результатов. 1 Для задачи классификации используется голосование большинства, а для задачи регрессии — усреднение предсказаний всех деревьев. 1

Некоторые преимущества алгоритма:

• Высокая точность. 1 Случайный лес часто показывает высокую точность благодаря объединению множества деревьев. 1
• Устойчивость к переобучению. 1 За счёт использования подвыборок и случайных признаков метод случайного леса менее подвержен переобучению. 1
• Обработка пропущенных данных. 1 Алгоритм может работать с пропущенными данными, что делает его более гибким. 1
• Интерпретируемость. 1 Возможность оценки важности признаков помогает понять, какие признаки наиболее влияют на результат. 1

Алгоритм случайного леса используется в различных областях, например в классификации изображений, анализе медицинских данных, финансовых прогнозах. 1