Random Forest
Çok sayıda karar ağacının tahminlerini birleştiren popüler topluluk öğrenmesi algoritması.
Rastgele orman, birçok bağımsız karar ağacının tahminlerini bir araya getirerek daha güçlü ve daha az aşırı öğrenmeye eğilimli bir model oluşturan popüler bir topluluk öğrenmesi algoritmasıdır. Her karar ağacı, eğitim verisinin rastgele seçilmiş bir alt kümesi ve rastgele seçilmiş bir öznitelik grubuyla eğitilir; bu rastgelelik, ağaçların birbirinden farklı hatalar yapmasını sağlayarak, sınıflandırma görevlerinde ağaçların çoğunluk oyu, regresyon görevlerinde ise ortalamaları alınarak elde edilen nihai tahminin çok daha dengeli ve güvenilir olmasına katkı sağlar. Tek bir karar ağacına kıyasla yorumlanabilirliği biraz azalsa da, rastgele ormanlar genellikle daha az hiperparametre ayarı gerektirir ve pek çok tablo verisi probleminde güçlü, güvenilir bir başlangıç noktası sunar.