Случайные леса

Случайные леса - это алгоритм машинного обучения, используемый для решения задач классификации и регрессии в рамках контролируемого обучения. Это метод объединения нескольких деревьев решений, которые обучаются на случайных подмножествах данных для получения более точного и стабильного прогноза по сравнению с одиночными деревьями решений.

Алгоритм был разработан Лео Брейманом и Адель Катлер в 2001 году. Слово "случайный" в названии Random forests относится к случайным подмножествам обучающих данных, которые используются для создания каждого дерева решений. Это уникальная особенность среди алгоритмов машинного обучения, поскольку деревья решений обычно используют полный набор обучающих данных для составления прогноза.

Случайные леса являются привлекательным алгоритмом контролируемого обучения для многих задач благодаря своей точности, устойчивости, способности обрабатывать большие наборы данных и выводить модели с перекрестной проверкой. Алгоритм выдает среднее значение всех индивидуальных прогнозов от нескольких деревьев решений в лесу. Алгоритм также способен рассчитать важность каждого признака в модели прогнозирования.

С точки зрения реализации, случайные леса довольно сложны и трудно реализуемы. Они требуют больших вычислительных затрат и зачастую значительных ресурсов для точного прогнозирования. Настройка гиперпараметров для достижения оптимальной производительности также может занять много времени.

Random forests может работать как с числовыми, так и с категориальными данными и используется в широком спектре задач, включая, но не ограничиваясь: проблемы регрессии, компьютерное зрение, медицинская диагностика, обработка естественного языка и т.д. Как правило, алгоритм Random forests используется для решения сложных задач или наборов данных, содержащих очень большое количество признаков.

В целом, Random forests - это простой в использовании, широко доступный и мощный алгоритм контролируемого обучения для задач классификации и регрессии. Он обладает высокой точностью и может работать с большими наборами данных, содержащими множество характеристик.