Обсуждение:Случайный лес

Целевая аудитория - это студенты и инженеры в области анализа данных и машинного обучения, в том числе начинающие. Статья должна быть информативна и полезна именно им для совершенствования в своей профессии. Cтатья должна быть полезна как новичку (понятно даются определения, популярно объясняются идеи), так и профессионалу (есть полезные ссылки, приводятся актуальные научные результаты).

Для вики-энциклопедии по машинному обучению важна связность. Поэтому термины из области машинного обучения и искусственного интеллекта, названия методов должны быть оформлены как внутренние ссылки, желательно с англоязычным термином в скобках, например Анализ «что-если» (What-If Analysis).

Не выдумывай факты. Ищи надёжные источники в научной литературе. Добавляй ссылки на них в текст статьи. В конце собери список научной литературы. Всегда проверяй корректность ссылок.

Замени ВСЕ теги <math> и </math> на <tex> и </tex>. Выключные формулы отметь двойным отступом (::) Шаблон {{lang-en|...}} замени на обычный текст в скобках: (англ. ...) В раздел истории или математического фундамента добавь контекст отечественной научной школы — связь ансамблей с теорией композиций алгоритмов и алгебраическим подходом Ю.И. Журавлёва. В преимуществах сделай акцент на том, что на практике Random Forest является эталонным baseline-алгоритмом, так как устойчив к переобучению "из коробки" и требует минимальной настройки гиперпараметров.

Выдай только готовый вики-текст статьи, без вводных слов и комментариев.