Random Forest
Random Forest ist ein klassischer Machine-Learning-Algorithmus, der eine Vielzahl von Entscheidungsbäumen trainiert und deren Ergebnisse kombiniert. Er ist robust, einfach und oft überraschend effektiv.
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Random Forest
Random Forest ist ein Ensemble-Lernverfahren, das viele Entscheidungsbäume (Decision Trees) trainiert und deren Vorhersagen kombiniert.
Wie funktioniert es?
- Erstelle viele Entscheidungsbäume mit zufälligen Daten-Subsets
- Jeder Baum trifft eine eigene Vorhersage
- Die finale Vorhersage ist der Durchschnitt (Regression) oder die Mehrheitsentscheidung (Klassifikation)
Vorteile
- Robust: Wenig anfällig für Overfitting
- Keine Feature-Skalierung nötig: Im Gegensatz zu SVM oder Neural Networks
- Feature Importance: Zeigt, welche Features am wichtigsten sind
- Einfach zu nutzen: Wenige Hyperparameter
Wann nutzen?
Random Forest ist oft die erste Wahl für tabellarische Daten. Für Bilder, Text oder Audio sind Deep-Learning-Methoden besser geeignet.
Verwandte Begriffe
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Für den Transfer ins Unternehmen sind die Inhouse-Schulungen der passende nächste Schritt.