Основной принцип работы метода случайного леса (Random Forest) заключается в создании множества решающих деревьев и объединении их результатов для получения более точного прогноза. 2

Алгоритм состоит из нескольких шагов: 2

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

Благодаря разнообразию деревьев можно повысить точность предсказания относительно точности отдельного дерева. 4 При этом ансамбль помогает избежать переобучения, то есть ситуации, когда модель работает хорошо только на обучающей выборке. 4