Random forest algorithm achieves higher accuracy than individual decision trees by combining the predictions of multiple decision trees. Each decision tree in the random forest is trained on a random subset of the data and a random subset of the features. By averaging the predictions of all the trees in the forest, the algorithm reduces overfitting and increases the overall accuracy of the model. Additionally, random forests are able to handle missing data and outliers better than individual decision trees, making them more robust and accurate for a wide range of datasets.
Náhodný les je metoda založená na souboru, která dosahuje vyšší přesnosti než jednotlivé rozhodovací stromy. Funguje tím, že agreguje predikce více rozhodovacích stromů pomocí souboru. Každý z těchto rozhodovacích stromů dělá nezávislou predikci a jednotlivé predikce jsou kombinovány buď průměrováním pravděpodobností nebo většinovým hlasováním. Tento přístup snižuje rozptyl predikcí rozhodovacích stromů, čímž zvyšuje přesnost výsledných predikcí. Navíc snižuje množství přeučení, které rozhodovací stromy způsobují, protože kombinuje nezávislé rozhodnutí každého stromu dohromady, čímž vyhlazuje jakékoli náhodné fluktuace.