Случайный лес: Как приручить одну из самых мощных ML-моделей. Артем Демиденко

благодаря своей универсальности и способности обрабатывать сложные задачи, такие как компьютерное зрение и обработка естественного языка. Однако они требуют большого объёма данных и могут значительно замедлять процесс обучения из-за своей сложности и необходимости подбора различных гиперпараметров.

      Сравнивая с нейронными сетями, случайный лес намного менее чувствителен к размеру данных и может обеспечивать конкурентоспособные результаты даже с меньшими наборами данных. При этом случайный лес не требует сложного предобучения и вполне интерпретируем, что делает его доступным для анализа результатов и получения выводов.