В чем заключаются преимущества использования Random Forest для регрессионного анализа?

Некоторые преимущества использования Random Forest для регрессионного анализа:

• Высокая точность. www.geeksforgeeks.org sky.pro Алгоритм объединяет прогнозы нескольких деревьев принятия решений, что уменьшает вариации, связанные с отдельными деревьями. www.geeksforgeeks.org Для регрессии прогнозы усредняются, что приводит к более точным результатам. www.geeksforgeeks.org
• Устойчивость к шуму. www.geeksforgeeks.org Random Forest объединяет прогнозы нескольких деревьев, поэтому зашумленные точки данных вряд ли изменят прогнозы для каждого дерева в лесу. www.geeksforgeeks.org Это снижает влияние шума на общую производительность модели. www.geeksforgeeks.org
• Непараметрический характер. www.geeksforgeeks.org Подход не предполагает о распределении данных на корневом уровне или корреляции между целевой переменной и характеристиками. www.geeksforgeeks.org Благодаря этому Random Forest может применяться к различным наборам данных и проблемным областям. www.geeksforgeeks.org
• Оценка важности объекта. www.geeksforgeeks.org Алгоритм вычисляет важность объекта, учитывая относительный вклад каждого объекта в общее уменьшение дисперсии всех деревьев в лесу. www.geeksforgeeks.org Это помогает определить, какие характеристики наиболее важны для прогнозирования. www.geeksforgeeks.org
• Обработка отсутствующих данных и выбросов. www.geeksforgeeks.org Random Forest не требует использования методов предварительной обработки данных, таких как вменение или удаление выбросов. www.geeksforgeeks.org Каждое дерево принятия решений обучается с использованием случайного подмножества входных данных, и этот метод естественным образом обрабатывает пропущенные значения. www.geeksforgeeks.org
• Обработка как числовых, так и категориальных данных. www.geeksforgeeks.org 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. www.geeksforgeeks.org