RandomForest hakkında bilgi verin: nasıl çalışır, geleneksel ağaç toplamasından nasıl ayrılır.

RandomForest, birden fazla karar ağacı inşa eden ve modellerin tahminlerini birleştirerek modelin kalitesini ve kararlılığını artıran topluluk makine öğrenimi yöntemidir.

RandomForest'un temel özellikleri:

• Her ağaç, orijinal verilerin rastgele alt örneği (geri dönüşlü) üzerinde eğitilir (bagging).
• Her düğümde, rastgele seçilen bir özellik alt kümesi kullanılır ve en iyi bölünme için seçilir.

Klasik ağaç bagging ile farkları:

• Klasik bagging'de, ağaçlar rastgele veri alt kümeleri üzerinde inşa edilir, ancak bölünme için özellik seçerken tüm özellik kümesi kullanılır.
• RandomForest'ta, her düğümde özellik seçiminde ek rastgelelik eklenir, bu da ağaçlar arasındaki korelasyonu azaltır ve genelleme yeteneğini artırır.

Python örneği sklearn kullanılarak:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features='sqrt')
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Burada, max_features='sqrt' parametresi, her bölünme için rastgele bir özellik alt kümesi belirler.