Архитектура Random Forest (Случайный лес) в контексте машинного обучения имеет несколько ключевых характеристик, которые отличают её от других методов. Давайте рассмотрим основные из них:

• Ансамблевая модель: Random Forest представляет собой ансамбль (комплекс) решающих деревьев. Это означает, что вместо использования одного дерева для классификации данных, модель использует множество деревьев, что позволяет значительно повысить точность предсказаний.
• Случайная выборка: При построении каждого дерева в лесу используется случайная выборка подмножества обучающих данных и случайная выборка подмножества признаков. Это помогает избежать переобучения и делает модель более устойчивой к шуму в данных.
• Устойчивость к переобучению: Благодаря тому, что Random Forest использует множество деревьев, он более устойчив к переобучению по сравнению с отдельным решающим деревом. Это позволяет модели лучше обобщать на новых данных.
• Работа с категориальными признаками: Random Forest может обрабатывать как числовые, так и категориальные признаки. Это делает его универсальным инструментом для различных типов данных.
• Интерпретируемость: Хотя отдельные деревья легко интерпретировать, ансамбль из множества деревьев может быть менее понятен. Однако, существуют методы для оценки важности признаков, что помогает понять, какие факторы влияют на предсказания модели.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос — это модель, представляющая собой ансамбль решающих деревьев для повышения точности предсказаний. Это основная характеристика архитектуры Random Forest в машинном обучении.