İçeriğe geç
Kavram SözlüğüMakine Öğrenmesi

Random Forest

Birden fazla karar ağacının çıktısını birleştirerek daha sağlam tahmin yapan ensemble öğrenme yöntemi.

Random Forest, karar ağaçlarının çeşitliliğinden yararlanarak tek bir ağaca göre daha kararlı ve genellenebilir sonuçlar üretir. Bagging yaklaşımı sayesinde farklı örneklemler ve rastgele özellik seçimleri üzerinden çok sayıda ağaç eğitilir. Bu, aşırı uyumu azaltabilir ve güçlü bir genel amaçlı model ortaya çıkarabilir. Ayrıca özellik önemini yaklaşık olarak vermesi, yorumlanabilirlik açısından ek avantaj sağlar.