Come funziona la foresta casuale e come vengono costruiti gli alberi nell'insieme?

La foresta casuale è un metodo di apprendimento automatico ensemble che costruisce più alberi decisionali e combina le loro previsioni per migliorare precisione e robustezza del modello.

Come vengono costruiti gli alberi:

• Per ogni albero, viene selezionato casualmente un sottoinsieme di oggetti dall'insieme di addestramento con reinserimento (bootstrap).
• Durante la costruzione di ogni nodo, viene scelto un sottoinsieme casuale di caratteristiche, tra cui si seleziona la migliore per la divisione.
• L'albero viene costruito fino a una profondità prestabilita o fino al raggiungimento di un criterio di arresto (ad esempio, un numero minimo di oggetti in una foglia).

Come funziona l'insieme:

• Per la classificazione, la decisione finale viene presa dalla maggioranza dei voti degli alberi.
• Per la regressione, si fa la media delle previsioni di tutti gli alberi.

Questo approccio riduce l'overfitting, poiché gli alberi vengono addestrati su sottoinsiemi diversi e utilizzano caratteristiche diverse, aumentando la capacità di generalizzazione del modello.