Байесовский случайный лес

Байесовский случайный лес (Bayesian Random Forest) расширяет классический случайный лес путем наложения априорного распределения на структуры деревьев и параметры листьев, а затем выборки или аппроксимации апостериорного распределения по этому ансамблю. Результатом является набор предсказаний, сопровождаемых калиброванными оценками неопределенности — возможностью, которой стандартные случайные леса не обладают, — что делает его ценным, когда знание степени уверенности модели так же важно, как и само предсказание.