Random Forest Regression стоит использовать вместо других алгоритмов в случаях, когда требуется высокая точность предсказаний и устойчивость к переобучению при работе с большими и сложными наборами данных. 12

Некоторые ситуации, в которых применяют Random Forest Regression:

• Прогнозирование цен акций. 12 Алгоритм учитывает различные факторы, связанные с финансовым рынком, такие как экономические данные, новостные события и основы компаний. 2
• Анализ бизнес-трендов и показателей эффективности. 2 Random Forest Regression может предсказывать показатели, такие как рост выручки или экономия затрат, помогая бизнесу оптимизировать свои операции для максимальной эффективности и прибыльности. 2
• Оценка кредитного риска. 12 Алгоритм учитывает различные факторы, связанные с кредитоспособностью заёмщика, такие как история платежей, доход, соотношение долга и дохода и другие. 2
• Создание рекомендаций для клиентов. 2 Учитывая предпочтения клиентов, историю покупок и демографические данные, бизнес может делать более информированные рекомендации о продуктах или услугах, которые могут быть привлекательными для клиентов. 2

Однако у Random Forest Regression есть и недостатки: высокие вычислительные затраты, сложность интерпретации и проблемы с высокоразмерными данными. 1