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...

Деревья принятия решений (Decision Trees) и их производный метод случайного леса (Random Forest) являются ключевыми алгоритмами в области машинного обучения. Оба метода широко применяются для задач классификации, регрессии и обнаружения аномалий, обеспечивая гибкость, интерпретируемость и высокую производительность. Деревья принятия решений представляют собой структуру в виде древовидной иерархии, где каждый узел представляет вопрос о конкретном признаке, а каждый лист дерева соответствует прогнозируемому значению целевой переменной...