В чём суть алгоритма случайного леса (Random Forest)?

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

Основные шаги работы алгоритма: sky.pro

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

Некоторые преимущества алгоритма:

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

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