Presnosť náhodného lesa je vyššia ako u jedného stromu vďaka použitiu ansámblu rozhodovacích stromov, ktoré sa trénujú na rôznych podmnožinách dát a s rôznymi podmnožinami znakov. To znižuje pretrénovanie a znižuje rozptyl modelu. Nakoniec náhodný les priemerní predpovede viacerých stromov, čo zvyšuje stabilitu a celkovú presnosť v porovnaní s jednotlivým stromom.

Predchádzajúce Ďalej