Random Forest

Random Forest (deutsch Zufallswald) oder Random Decision Forest ist ein Verfahren, das beim maschinellen Lernen eingesetzt wird. Es handelt sich um eine Ensemblemethode, die bei Klassifikations- und Regressionsverfahren eingesetzt wird. Beim Training werden mehrere möglichst unkorrelierte Entscheidungsbäume erzeugt. Dabei wird jeder Entscheidungsbaum mit einer anderen, zufällig ausgewählten Stichprobe der Trainingsdaten trainiert. Zusätzlich berücksichtigt jeder Baum für die Aufteilung der Objekte aus seiner Stichprobe an jedem Knoten nur eine zufällig gewählte Teilmenge aller Merkmale. Anschließend werden alle Bäume zu einem Ensemble, dem Random Forest bzw. Wald (Graphentheorie), kombiniert.

Das Ergebnis des Random Forests wird mit Hilfe einer Aggregatfunktion aus den Ergebnissen aller Bäume gebildet. Bei Klassifikationsaufgaben entspricht das Ergebnis der Klasse, die die meisten Bäume gewählt haben. Bei Regressionsaufgaben wird das Ergebnis als Mittelwert der Ergebnisse aller Bäume gebildet. Der Einsatz von Random Forests korrigiert Abweichungen, die die Ergebnisse von einzelnen Entscheidungsbäumen aufgrund von Überanpassung aufweisen.

Random Forests ist außerdem ein von Leo Breiman und Adele Cutler eingetragenes Warenzeichen für ein gleichnamiges Softwarepaket.