🌲Random Forest
Ансамбль деревьев решений (Breiman, 2001). Bagging: обучение на подвыборках. Feature randomness: случайные признаки. Голосование (classification) или усреднение (regression). Преимущества: устойчивость к overfitting, важность признаков. Гиперпараметры: n_estimators, max_depth. scikit-learn, XGBoost, LightGBM.
📖6 мин чтения📊Уровень 7📅19 февраля 2026 г.
🗺️ Mind Map
Загрузка карты...
❓Часто задаваемые вопросы
Random Forest — это тема о правилах, механизмах и практиках в своей области. Она помогает понять, как принимаются решения и к каким последствиям они приводят.