RandomForest — это ансамблевый метод, который строит множество решающих деревьев на случайных подвыборках и подмножестве признаков. Он предназначен для работы с деревьями решений, которые являются базовыми моделями в этом алгоритме.
Можно ли строить RandomForest над KNN, линейными моделями и нейросетями? Почему?
RandomForest — это ансамблевый метод, который строит множество решающих деревьев на случайных подвыборках и подмножестве признаков.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
RandomForest — это ансамблевый метод, который строит множество решающих деревьев на случайных подвыборках и подмножестве признаков. Он предназначен для работы с деревьями решений, которые являются базовыми моделями в этом алгоритме.
Построить RandomForest "над" KNN, линейными моделями или нейросетями в классическом понимании нельзя, потому что RandomForest — это не метод ансамблирования произвольных моделей, а конкретный алгоритм, использующий деревья решений.
Если говорить об ансамблях в целом, то можно создавать ансамбли из разных моделей (например, стекинг), где базовыми моделями будут KNN, линейные модели, нейросети и т.д. Но это уже не RandomForest, а более общий подход к ансамблированию.
Итого:
- RandomForest строится из деревьев решений.
- Нельзя использовать KNN, линейные модели или нейросети как базовые модели внутри RandomForest.
- Для объединения разных моделей используют другие методы ансамблирования (бэггинг, бустинг, стекинг).