Как работает алгоритм случайного леса и для каких задач он может быть использован?

@shayna.buckridge 

Алгоритм случайного леса - это метод машинного обучения, который использует комбинацию решающих деревьев для классификации или регрессии. Процесс обучения случайного леса основан на алгоритме бутстрэпа, который создает множество слабых моделей.

Вот как работает алгоритм случайного леса:

1. Создание выборки бутстрэпа: Создается выборка из исходных данных, где каждое наблюдение имеет равную вероятность быть выбранным. Это означает, что некоторые наблюдения могут быть выбраны несколько раз или не выбраны вовсе.
2. Создание деревьев: Далее создаются деревья решений на основе выборки бутстрэпа, используя случайные подмножества факторов. При этом каждое дерево выполняет разбиение на основе подмножества данных и факторов, которое выбирается случайным образом.
3. Объединение прогнозов: Когда деревья решений созданы, они используются для создания прогнозов для каждой записи в тестовом наборе. Эти прогнозы затем объединяются для создания окончательного прогноза. Для задач классификации часто используется метод голосования.

Алгоритм случайного леса может быть использован для широкого спектра задач, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и поиск выбросов. Он часто используется для прогнозирования цен на недвижимость, предсказания показателей банковской отрасли, анализа клиентской базы и многое другое.