O Random Forest implementa o conceito de ensemble learning através da técnica de bagging (bootstrap aggregating). O algoritmo constrói múltiplas árvores de decisão utilizando subconjuntos aleatórios dos dados de treinamento, combinando suas previsões através de votação majoritária (classificação) ou média (regressão). A aleatoriedade é introduzida tanto na seleção de amostras quanto na escolha de subconjuntos de features para cada divisão, reduzindo a correlação entre árvores individuais.

Vantagens

• Robustez ao Overfitting: A combinação de múltiplas árvores reduz significativamente a variância do modelo, melhorando a capacidade de generalização.
• Análise de Importância de Features: Fornece métricas quantitativas sobre a relevância de cada variável no processo decisório, auxiliando na seleção de features e interpretação de resultados.
• Versatilidade: Manuseia eficientemente dados tabulares heterogêneos, incluindo variáveis numéricas e categóricas, com tratamento nativo de valores ausentes
• Paralelização Natural: O treinamento de árvores individuais pode ser paralelizado, reduzindo o tempo de processamento

Desvantagens

• Complexidade Computacional: Demanda recursos significativos de memória e processamento, especialmente com grandes volumes de dados e muitas árvores
• Interpretabilidade Limitada: A natureza ensemble dificulta a compreensão intuitiva das regras de decisão, ao contrário de uma árvore de decisão única
• Latência de Predição: Tempo de resposta mais elevado em produção devido à necessidade de agregação de múltiplas previsões
• Tendência a Overfitting em Ruído: Embora mais robusto que árvores individuais, ainda pode capturar padrões espúrios em datasets com muito ruído