Random Forest
Klassisches Machine-Learning-Verfahren, das viele Entscheidungsbäume kombiniert, um robustere und genauere Vorhersagen zu treffen.
Random Forest ist ein etabliertes Ensemble-Verfahren des maschinellen Lernens, das auf der Idee basiert, viele einzelne Entscheidungsbäume zu trainieren und ihre Vorhersagen zu kombinieren. Jeder einzelne Baum sieht nur eine zufällige Stichprobe der Trainingsdaten und eine zufällige Auswahl an Merkmalen, daher der Name "Random".
Die finale Vorhersage entsteht durch eine Mehrheitsabstimmung der Bäume (bei Klassifikation) oder durch Mittelwertbildung (bei Regression). Dieses Zusammenspiel macht Random Forests deutlich robuster gegen Überanpassung (Overfitting) als ein einzelner Baum und liefert in der Regel sehr stabile, gut interpretierbare Ergebnisse.
Random Forest ist in vielen klassischen Business-Anwendungen ein zuverlässiges Arbeitspferd: Kreditrisikobewertung, Kundenklassifikation, Predictive Maintenance oder Betrugserkennung. Im Vergleich zu Deep Learning braucht es weniger Daten, ist schneller trainierbar und liefert nachvollziehbare Feature-Importance-Werte, ein Vorteil dort, wo Erklärbarkeit gefordert ist.
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