Random Forest — це алгоритм, який широко використовується для задач класифікації та регресії. Він будує багато різних дерев рішень і використовує їх більшість голосів для класифікації та середнє значення у випадку регресії.

Замість використання одного найкращого дерева, Random Forest створює багато "слабших" дерев. Це може здатися нелогічним — навіщо використовувати моделі, які гірші?

Уявіть це так: одне дерево рішень — це як універсал — воно намагається врахувати всі ознаки та надати повну картину. Однак воно може стати занадто впевненим і робити помилки через переобучення на шумі в даних.

Random Forest, навпаки, схожий на команду спеціалістів. Кожне дерево навчається на різних частинах даних і зосереджується на різних аспектах задачі. Окремо кожне дерево може бути не дуже сильним — воно навіть може не бачити загальної картини. Але разом, коли ви об'єднуєте їх "голоси", вони компенсують слабкі сторони одне одного і забезпечують більш збалансований, точний прогноз.

Це також можна порівняти з тим, як якщо б ви запитали 100 компетентних студентів замість того, щоб покладатися на одного професора. Хоча професор може бути більш обізнаним, навіть експерти можуть бути упередженими або помилятися. Але якщо більшість студентів незалежно дійде до однієї й тієї ж відповіді, цей консенсус часто є надійнішим.

На практиці об'єднання багатьох слабших дерев рішень у єдиний потужний Random Forest працює дуже ефективно і часто значно перевершує налаштоване окреме дерево рішень на великих наборах даних. Межа прийняття рішень у Random Forest є більш плавною і краще узагальнюється на нові дані, ніж у окремого дерева рішень, тому Random Forest менш схильний до переобучення.

Однак точність не покращиться, якщо ми об'єднаємо багато моделей, які роблять однакові помилки. Щоб цей підхід був ефективним, моделі повинні бути якомога різноманітнішими, щоб вони робили різні помилки.