Почему случайный лес называется случайным?

Случайный лес (Random Forest) называется "случайным" из-за двух ключевых аспектов случайности, которые используются при построении ансамбля деревьев решений:

1. Случайная выборка данных (bagging): для каждого дерева обучающая выборка формируется случайным образом с возвращением (bootstrap sample). Это означает, что каждое дерево обучается на немного разных данных.

2. Случайный выбор признаков: при разбиении узлов дерева выбирается случайный поднабор признаков, из которых выбирается лучший для разделения. Это уменьшает корреляцию между деревьями.

Эти случайности делают деревья в ансамбле разнообразными, что улучшает обобщающую способность модели и снижает переобучение.

Пример: при классификации изображений каждое дерево обучается на случайной части данных и использует случайный набор признаков, что вместе даёт более устойчивый и точный результат.