Random Forest ist ein Begriff aus den Bereichen Big Data und Smart Data sowie Künstliche Intelligenz. Er bezeichnet eine Methode, mit der große Mengen an Daten ausgewertet und genutzt werden, um hilfreiche Prognosen oder Entscheidungen zu treffen.
Stellen Sie sich einen Random Forest wie einen Wald vor, der aus vielen einzelnen Bäumen besteht. Jeder Baum steht für ein kleines Analyse-Modell, das selbst eine Entscheidung trifft. Der Clou: Diese Bäume arbeiten zusammen, um zu einem möglichst zuverlässigen Gesamtergebnis zu kommen. Je mehr Bäume, desto „klüger“ wird der Wald, weil Fehler einzelner Bäume sich gegenseitig ausgleichen können.
Ein anschauliches Beispiel: Ein Online-Händler möchte anhand von Kundendaten vorhersagen, ob ein bestimmter Kunde an einem Produktspecial interessiert sein könnte. Mithilfe von Random Forest analysiert das System zahlreiche Eigenschaften, wie frühere Käufe, Alter oder Suchverhalten, und lässt viele „Entscheidungsbäume“ unabhängig voneinander abstimmen. Das finale Ergebnis ist deutlich genauer, als wenn nur ein einzelnes Modell eingesetzt würde.
Kurz gesagt: Random Forest macht es Unternehmen leichter, aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse für bessere Entscheidungen zu gewinnen.
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