Некоторые преимущества алгоритма случайного леса (Random Forest) по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения:

• Высокая точность. 14 Случайный лес уменьшает вариации, связанные с отдельными деревьями, что приводит к более точным прогнозам. 1
• Устойчивость к шуму. 1 Поскольку случайный лес объединяет прогнозы нескольких деревьев принятия решений, зашумленные точки данных вряд ли изменят прогнозы для каждого дерева в лесу, и у них меньше шансов повлиять на общую производительность модели. 1
• Обработка пропущенных данных. 4 Алгоритм может работать с пропущенными данными, что делает его более гибким. 4
• Обработка как числовых, так и категориальных данных. 1 Случайный лес способен обрабатывать оба типа данных без смещения, поскольку он автоматически выбирает случайные подмножества признаков для каждого дерева решений во время обучения. 1
• Не требует тщательной настройки параметров, хорошо работает «из коробки». 23

Некоторые недостатки алгоритма случайного леса:

• Вычислительная сложность. 1 Использование большого количества деревьев в лесу или обучение случайной модели леса на большом наборе данных может быть дорогостоящим с точки зрения вычислений. 1
• Использование памяти. 1 Модели случайного леса, как правило, используют много памяти, особенно при работе с большими наборами данных или деревьями с глубокими корнями. 1
• Время прогнозирования. 1 Моделям случайного леса может потребоваться больше времени для прогнозирования, чем некоторым другим алгоритмам, особенно для больших наборов данных или моделей с большим количеством деревьев. 1
• Недостаточная интерпретируемость. 1 Поскольку модели случайного леса объединяют несколько этапов принятия решений, бывает трудно понять логику, лежащую в основе каждого прогноза. 1
• Переобучение. 1 Случайный лес может пострадать от переобучения, когда модель фиксирует шум в обучающих данных, что приводит к плохому обобщению новых данных. 1