Random Forest: ensemble de centaines d'arbres de décision qui votent ensemble pour une prédiction robuste.
Random Forest est un modèle d'ensemble qui combine les prédictions de centaines d'arbres de décision entraînés sur des sous-ensembles aléatoires de données. La diversité des arbres rend le modèle plus robuste et moins susceptible à l'overfitting que les arbres individuels.
500+ arbres de décision entraînés sur des bootstrap de données. Chaque arbre vote pour la direction (hausse/baisse). La majorité gagne. Feature randomization pour la diversité.
Vote majoritaire des 500+ arbres. Score de confiance = % de votes unanimes. Feature importance collective.
Moderado
Très robuste, résistant à l'overfitting. Rapide à entraîner. Interprétable. Bon sur les features tabulaires.
Ne capture pas les patterns séquentiels. Performance plafonnée par la diversité des arbres. Moins précis que XGBoost sur des données propres.
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