Juhusliku metsa täpsus on kõrgem kui ühe puu puhul, tänu otsustuspuude ansamblile, mis treenitakse erinevatel andmekogumite alamhulkadel ja erinevate tunnuste alamhulkadega. See vähendab üleõppimist ja vähendab mudeli dispersiooni. Lõpuks võtab juhuslik mets keskmiselt paljude puude prognoosid, mis suurendab stabiilsust ja üldist täpsust võrreldes üksiku puuga.

Eelmine Edasi