Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (MP4)

Du kennst jetzt das Verfahren eines einzelnen decision trees. In diesem Video befassen wir uns weiter mit Baum-basierten Verfahren, und zwar einer speziellen Form des Entscheidungswaldes, dem random forest. Wir lernen wichtige Konzepte (bagging, random feature subspacing) dieses Verfahrens kennen und vollziehen anhand eines kleinen Zahlenbeispiels nach, wie hier die Prognose erfolgt. Wir werden auch die Wahl der Hyperparameter besprechen und dabei auch auf den damit verbundenen und bereits angesprochenen Trade-off zwischen Verzerrung und Varianz eingehen. Zuletzt diskutieren wir kurz einige Vor- und Nachteile des random forests.