В чем заключаются преимущества использования метода случайного леса в задачах классификации?

Некоторые преимущества использования метода случайного леса в задачах классификации:

• Высокая точность. 12 Случайный лес показывает высокую точность благодаря объединению множества деревьев. 2 Это делает его отличным выбором для задач, где требуется высокая точность предсказаний. 2
• Устойчивость к переобучению. 2 За счёт использования подвыборок и случайных признаков метод случайного леса менее подвержен переобучению. 2 Это особенно важно при работе с большими и сложными наборами данных. 2
• Обработка пропущенных данных. 2 Алгоритм может работать с пропущенными данными, что делает его более гибким. 2 Это достигается за счёт использования различных стратегий заполнения пропусков и учёта неопределённости в данных. 2
• Интерпретируемость. 2 Возможность оценки важности признаков помогает понять, какие признаки наиболее влияют на результат. 2 Это позволяет делать более обоснованные выводы и принимать информированные решения. 2
• Способность обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. 1 Метод может обрабатывать оба типа данных без смещения, поскольку он автоматически выбирает случайные подмножества признаков для каждого дерева решений во время обучения. 1