Random Forest
O que e Random Forest?
Random Forest (Floresta Aleatoria) e um algoritmo de ensemble learning que cria e combina multiplas arvores de decisao para produzir previsoes mais robustas. Cada arvore e treinada com um subconjunto aleatorio dos dados (bagging) e features, e a previsao final e obtida por votacao (classificacao) ou media (regressao).
Como Funciona
- Bootstrap Aggregating (Bagging): cada arvore recebe uma amostra aleatoria com reposicao
- Selecao Aleatoria de Features: apenas um subconjunto de atributos e considerado em cada divisao
- Agregacao: as previsoes individuais sao combinadas
Vantagens
Random Forest e robusto contra overfitting, lida bem com dados de alta dimensionalidade e fornece medidas de importancia das features. E um dos algoritmos mais populares por oferecer bom desempenho com pouco ajuste de hiperparametros.
Aplicacoes
Deteccao de fraudes, previsao de churn, diagnosticos medicos e ranking de relevancia sao aplicacoes tipicas. Na Trilion, Random Forest e frequentemente recomendado como baseline robusto para projetos de classificacao e regressao.
