Как работает алгоритм Random Forest

Random Forest — это ансамблевый алгоритм, который строит множество решающих деревьев (деревьев решений) и агрегирует их результаты для повышения точности и устойчивости.

Как работает:

1. Бутстрэппинг: Для каждого дерева выбирается случайная подвыборка данных с повторением (bootstrapping).
2. Случайность признаков: При построении узла дерева рассматривается не все признаки, а случайное подмножество (обычно sqrt(n_features) для классификации).
3. Голосование/усреднение: Для классификации — большинство голосов деревьев, для регрессии — среднее предсказание.

Преимущества:

• Устойчив к переобучению.
• Работает с категориальными и числовыми признаками без нормализации.

Пример (Python, sklearn):

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features="sqrt")
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)