Come funziona una foresta casuale e come viene addestrata in un compito di classificazione?

Foresta Casuale (Random Forest) è un metodo di apprendimento automatico ensemble che costruisce molteplici alberi decisionali e combina i loro risultati per migliorare precisione e stabilità del modello.

Struttura:

• Composto da un gran numero di alberi decisionali.
• Ogni albero viene addestrato su un sottoinsieme casuale dei dati originali (metodo bootstrap).
• Durante la costruzione di ogni albero, ad ogni nodo viene selezionato casualmente un sottoinsieme di caratteristiche per trovare la migliore divisione.

Addestramento in compiti di classificazione:

1. Viene selezionato casualmente un sottoinsieme di dati con reinserimento (campione bootstrap).
2. Per ogni albero, si costruisce un albero decisionale su questo sottoinsieme.
3. Quando si sceglie la divisione nei nodi dell'albero, si considera solo un sottoinsieme casuale di caratteristiche, riducendo la correlazione tra gli alberi.
4. Dopo aver costruito tutti gli alberi, per classificare un nuovo oggetto si effettua un voto maggioritario: la classe scelta dalla maggioranza degli alberi diventa la previsione finale.

Questo approccio riduce l'overfitting e aumenta la capacità di generalizzazione del modello.