В чём суть метода случайных пространств

Метод случайных пространств (Random Subspace Method) — это ансамблевый метод, который улучшает точность модели за счёт обучения множества классификаторов на случайных подмножествах признаков.

Как работает:

1. Для каждого базового классификатора (например, дерева решений) выбирается случайное подмножество признаков.
2. Модель обучается только на этих признаках.
3. Предсказания ансамбля агрегируются (например, голосованием).

Преимущества:

• Уменьшает переобучение за счёт разнообразия моделей.
• Эффективен для данных с большим числом признаков.

Пример в Python (sklearn):

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(
    n_estimators=100,
    max_features="sqrt",  # Использует √n признаков для каждого дерева
    random_state=42
)
model.fit(X_train, y_train)

Random Forest использует этот принцип, комбинируя его с бутстрэпом.