Случайный лес — один из самых мощных и универсальных методов машинного обучения, способный с высокой точностью решать как задачи классификации, так и регрессии. Эта книга станет вашим гидом в увлекательном мире случайных лесов. В ней вы последовательно познакомитесь с принципами построения деревьев решений, научитесь использовать ансамблевый подход, освоите техники настройки гиперпараметров и узнаете, как избежать переобучения моделей. Автор подробно рассказывает о том, как применять случайный лес для анализа больших объемов данных, выявления наиболее важных признаков и создания эффективных моделей. В книге представлены теоретические основы, основные идеи, практические примеры на языке Python и полезные советы по решению различных задач. Это не просто руководство — это инструмент, который поможет вам раскрыть потенциал случайных лесов и внедрить их в реальные проекты.