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...

Практический пример машинного обучения До сих по еще не было более удачного времени для машинного обучения. Благодаря доступным учебным онлайн ресурсам в Интернет, бесплатные инструменты с открытым исходным кодом, реализующие любые алгоритмы, который только можно себе вообразить, доступные и дешевые вычислительные мощности — доступные через облачные сервисы, такие как AWS, машинное обучение стало областью, демократизированной благодаря Интернету. Если есть ноутбук и желание учиться, можно легко опробовать любые современные алгоритмы за считанные минуты...