Как работает Random Forest?

Random Forest — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит множество решающих деревьев и объединяет их результаты для повышения точности и устойчивости модели.

Основные принципы работы:

1. Бэггинг (Bootstrap Aggregating): для каждого дерева создаётся случайная подвыборка исходных данных с возвращением.
2. Случайный выбор признаков: при построении каждого узла дерева выбирается случайный поднабор признаков, из которых выбирается лучший для разделения.
3. Объединение результатов: для задачи классификации итоговый класс определяется голосованием деревьев, для регрессии — усреднением их предсказаний.

Такой подход снижает переобучение, так как деревья обучаются на разных данных и с разными признаками, что повышает обобщающую способность модели.