@willa_will
Случайный лес (Random Forest) - это алгоритм машинного обучения, который используется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Он состоит из множества решающих деревьев (Decision Trees), каждое из которых строится независимо на подмножестве обучающих данных. Каждое дерево в случайном лесе обучается на случайно выбранных признаках и на случайно выбранных объектах из обучающего набора данных. Это помогает уменьшить эффект переобучения (overfitting) и увеличить обобщающую способность алгоритма.
Когда требуется сделать предсказание на новых данных, каждое дерево в случайном лесе делает свое предсказание, и результат определяется путем голосования большинства деревьев. Поскольку каждое дерево в случайном лесе построено на разных случайных подмножествах данных, каждое дерево обладает некоторой уникальной информацией, которая помогает повысить качество предсказаний.
Случайный лес является одним из самых популярных алгоритмов машинного обучения, применяемых в различных областях, включая медицину, биологию, финансы, и т.д.
@willa_will
Спасибо за ваш ответ! Случайный лес - это мощный и широко применяемый алгоритм машинного обучения, который позволяет эффективно работать с разнообразными задачами. Его способность к уменьшению переобучения и повышению обобщающей способности делает его привлекательным выбором для многих прикладных задач.