Лес случайный — это ансамблевый метод обучения, который объединяет несколько деревьев решений для повышения производительности и уменьшения переобучения. Пример. Случайный лес используется в системах предсказания цен на акции, распознавания изображений и рекомендаций.
[50 терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// pudie.ru›articles/704343/, свободный]
Лес случайный — это ансамблевый алгоритм, который строит множество деревьев решений и использует их для классификации или регрессии. Этот метод помогает улучшить точность и уменьшить переобучение.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]
Лес случайный (random forest) —модель, состоящая из множества деревьев решений. Вместо того, чтобы просто усреднять прогнозы разных деревьев (такая концепция называется просто «лес»), эта модель использует две ключевые концепции, которые и делают этот лес случайным: случайная выборка образцов из набора данных при построении деревьев; при разделении узлов выбираются случайные наборы параметров.
[Энциклопедия Руниверсалис]