Некоторые преимущества использования Random Forest для регрессионного анализа:

• Высокая точность. 12 Алгоритм объединяет прогнозы нескольких деревьев принятия решений, что уменьшает вариации, связанные с отдельными деревьями. 1 Для регрессии прогнозы усредняются, что приводит к более точным результатам. 1
• Устойчивость к шуму. 1 Random Forest объединяет прогнозы нескольких деревьев, поэтому зашумленные точки данных вряд ли изменят прогнозы для каждого дерева в лесу. 1 Это снижает влияние шума на общую производительность модели. 1
• Непараметрический характер. 1 Подход не предполагает о распределении данных на корневом уровне или корреляции между целевой переменной и характеристиками. 1 Благодаря этому Random Forest может применяться к различным наборам данных и проблемным областям. 1
• Оценка важности объекта. 1 Алгоритм вычисляет важность объекта, учитывая относительный вклад каждого объекта в общее уменьшение дисперсии всех деревьев в лесу. 1 Это помогает определить, какие характеристики наиболее важны для прогнозирования. 1
• Обработка отсутствующих данных и выбросов. 1 Random Forest не требует использования методов предварительной обработки данных, таких как вменение или удаление выбросов. 1 Каждое дерево принятия решений обучается с использованием случайного подмножества входных данных, и этот метод естественным образом обрабатывает пропущенные значения. 1
• Обработка как числовых, так и категориальных данных. 1 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. 1