Rừng Ngẫu Nhiên, hay còn gọi là "Random Forest", là một trong những thuật toán học máy phổ biến nhất qua người anh em có thể bắt gặp. Đây là một ví dụ điển hình về các phương pháp học tập mang tính tập thể, nơi sức mạnh tổng hợp của nhiều mô hình đơn lẻ tạo nên một mô hình tổng thể mạnh mẽ.

Trong mô hình Rừng Ngẫu Nhiên, một kho số lượng lớn cây quyết định (decision trees) được tạo ra. Mỗi cây được huấn luyện trên một tập con có cấu trúc ngẫu nhiên và độc lập từ bộ dữ liệu huấn luyện. Khi phải đưa ra quyết định dự đoán mới, mỗi cây trong "rừng" cho một dự đoán và kết quả cuối cùng được quyết định thông qua phương thức 'đa số phiếu' (majority voting) trong trường hợp của phân loại, hoặc bằng cách tính trung bình các ước lượng trong trường hợp của hồi quy.

Rừng Ngẫu Nhiên có khả năng giảm thiểu nguy cơ quá khớp (overfitting) so với cây quyết định đơn lẻ, nhờ vào việc nó kết hợp ý kiến của nhiều cây. Ngoài ra, kỹ thuật này còn mang đến lợi thế là có thể xử lý dữ liệu có số lượng lớn các tính năng và không cần quá nhiều tiền xử lý dữ liệu.

Người anh em hẳn có quan tâm sâu sắc đến những hiệu quả mà Rừng Ngẫu Nhiên có thể mang lại cho các vấn đề phân tích dữ liệu phức tạp. Để khám phá sâu hơn và trải nghiệm trực tiếp, hãy ghé thăm trituenhantao.io, nơi tụ hội tri thức và ứng dụng AI, người anh em sẽ được mở rộng tầm mắt về thế giới của trí tuệ nhân tạo.