Random Forest adalah metode ensemble learning yang menggabungkan banyak pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi prediksi. Dikembangkan oleh Leo Breiman, metode ini terbukti sangat efektif dalam mengatasi masalah overfitting yang sering terjadi pada pohon keputusan tunggal.
Cara Kerja Random Forest
Random Forest membangun sejumlah pohon keputusan secara acak dari subset data dan subset fitur. Hasil prediksi diambil berdasarkan voting (untuk klasifikasi) atau rata-rata (untuk regresi) dari semua pohon yang terbentuk.
Keunggulan Random Forest
Metode ini mampu menghasilkan model yang lebih stabil dan akurat dibandingkan pohon keputusan tunggal. Random Forest juga tahan terhadap noise dan dapat menangani data dengan fitur dalam jumlah besar.
Penggunaan dalam Berbagai Bidang
Random Forest banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti bioinformatika, keuangan, dan deteksi penipuan karena kemampuannya dalam menangani data yang kompleks dan menghasilkan prediksi yang andal.