مدل طبقه بندی جنگل تصادفی (Random Forest)

⚠️ نیاز به منابع پردازشی بیشتر: اجرای چندین درخت نیاز به حافظه و زمان پردازشی بیشتری دارد.

⚠️ تفسیرپذیری کمتر نسبت به درخت تصمیم ساده: به دلیل پیچیدگی بالاتر، توضیح مدل سخت‌تر است.

⚠️ احتمال تأثیر ویژگی‌های نامرتبط: اگر داده‌ها پیش‌پردازش مناسبی نداشته باشند، ویژگی‌های بی‌ربط ممکن است در نتیجه اثر بگذارند.

نتیجه‌گیری

مدل جنگل تصادفی یکی از بهترین روش‌های یادگیری گروهی برای دسته‌بندی و رگرسیون است که با ترکیب چندین درخت تصمیم، دقت پیش‌بینی را افزایش می‌دهد و از بیش‌برازش جلوگیری می‌کند. اگرچه نیاز به منابع پردازشی بیشتری دارد، اما برای بسیاری از مسائل عملی از جمله تشخیص تقلب، تحلیل مالی، و طبقه‌بندی تصویر استفاده می‌شود. 🚀