Den slumpmässiga skogsalgoritm som L. Breiman föreslog 2001 har varit mycket framgångsrik som en generell klassificerings- och regressionsmetod. Tillvägagångssättet, som kombinerar flera slumpmässiga beslutsträd och aggregerar deras prognoser i genomsnitt, har visat utmärkta resultat i miljöer där antalet variabler är mycket större än antalet observationer. Dessutom är det tillräckligt mångsidigt för att kunna tillämpas på storskaliga problem, är lätt att anpassa till olika tillfälliga inlärningsuppgifter och returnerar åtgärder av varierande betydelse. I denna artikel granskas den senaste teoretiska och metodologiska utvecklingen för slumpmässiga skogar. Tyngdpunkten läggs på de matematiska krafter som driver algoritmen, med särskild uppmärksamhet på valet av parametrar, omsamplingsmekanismen och mått av variabel betydelse. Syftet med denna översyn är att ge icke-experter enkel tillgång till de viktigaste idéerna.
Slumpmässiga skogar har många intressanta egenskaper, såsom att det kommer att visa god prestanda när ett större antal variabler än antalet observationer är satt REF.
A Random Forest Guided Tour
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Statistics Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}