Random Forest – RF

Ein Random Forest (RF) ist ein Ensemble-Lernalgorithmus im Bereich des maschinellen Lernens. Er basiert auf dem Konzept der Entscheidungsbäume und kombiniert die Vorhersagen mehrerer Bäume, um eine robuste und genaue KlassifikationKlassifikation bezieht sich auf einen maschinellen Lernprozess, bei dem Objekte, Daten oder Ereignisse in vordefinierte Kategorien oder Klassen einget... oder Regression durchzuführen. Der Random Forest generiert eine Vielzahl von Entscheidungsbäumen, indem er zufällige Teilmengen der Trainingsdaten und Merkmale verwendet. Jeder Baum wird unabhängig trainiert und liefert eine Vorhersage. Die endgültige Vorhersage des Random Forest basiert auf der Aggregation der Vorhersagen aller Bäume, z. B. durch Mehrheitsentscheidung (Klassifikation) oder Mittelwertbildung (Regression). Dieser Ansatz erhöht die Robustheit, die Generalisierungsfähigkeit und die Fähigkeit, mit komplexen Daten umzugehen.