Random Forest é um algoritmo amplamente utilizado em problemas de classificação e regressão. Ele constrói várias Árvores de Decisão diferentes e utiliza o voto da maioria para classificação e a média no caso de regressão.

Em vez de usar apenas uma única melhor árvore, o Random Forest constrói várias árvores "mais fracas". Isso pode parecer contraintuitivo – por que usar modelos que são piores?

Considere o seguinte: uma única árvore de decisão é como um generalista – tenta considerar todas as características e fornecer uma visão completa. No entanto, pode se tornar confiante demais e cometer erros ao ajustar-se excessivamente ao ruído dos dados.

Por outro lado, o Random Forest é como uma equipe de especialistas. Cada árvore é treinada em partes diferentes dos dados e foca em aspectos distintos do problema. Sozinha, cada árvore pode não ser muito forte – pode até perder a visão geral. Mas, juntas, ao combinar seus "votos", elas cobrem as fraquezas umas das outras e fornecem uma previsão mais equilibrada e precisa.

Também é possível comparar a pedir a opinião de 100 estudantes competentes em vez de confiar em um único professor. Embora o professor possa ser mais experiente, até especialistas podem ser tendenciosos ou se enganar. Mas se a maioria dos estudantes chegar independentemente à mesma resposta, esse consenso costuma ser mais robusto.

Na prática, combinar várias Árvores de Decisão mais fracas em um único Random Forest forte funciona muito bem e frequentemente supera significativamente uma Árvore de Decisão individual ajustada em grandes conjuntos de dados. O limite de decisão de um Random Forest é mais suave e generaliza melhor para novos dados do que o de uma única Árvore de Decisão, tornando os Random Forests menos propensos ao overfitting.

No entanto, a precisão não melhora se combinarmos vários modelos que cometem os mesmos erros. Para que essa abordagem seja eficaz, os modelos devem ser o mais diferentes possível entre si, para que cometam erros distintos.