Многие специалисты по науке о данных используют случайный лес для своих экспериментов, прогнозов и принятия решений, поскольку это мощная модель, которая может быть довольно точной, простой для понимания и может использоваться с большинством типов данных без необходимости делать это. масштабирование функций или обработка несбалансированных данных. В дополнение к способности прогнозирования случайного леса он может возвращать метрики, которые могут помочь в интерпретации модели, зная, какие..