Случайный лес – метод Машинного обучения (ML), использующий Ансамбль (Ensemble) Деревьев решений (Decision Tree) для задач Классификации (Classification). Каждое отдельное дерево в таком лесу дает предсказание класса, и набравший наибольшее количество голосов Класс (Class), становится предсказанием Модели (Model). Он использует Бэггинг (Bagging) и случайность признаков при построении каждого отдельного дерева, чтобы создать некоррелированный лес из деревьев, прогноз которого "комитетом" более точен, чем прогноз любого отдельного дерева...

Если подходить к явно природным образованиям (см. часть I), то причиной их появления, считаю некоторые ограничения в окружающей среде и мои любимые, отлично работающие в области нейронных сетей Генетические алгоритмы Если вы думаете, что их действие основано только на бытовом механизме: половина генов от папы и половина от мамы, то ошибаетесь. На самом деле таких алгоритмов очень много. И они гораздо изощрённее. Один из таких алгоритмов глубокого обучения (Deep Learning) «Случайный лес» (Random Forest) даёт совершенно фантастические (и плохо объяснимые) результаты в прогнозировании...