Random Forest

Random Forest ist ein ensemblebasiertes Machine-Learning-Verfahren, das viele Entscheidungsbäume auf zufälligen Daten- und Merkmalsstichproben trainiert und deren Vorhersagen mittelt. In den Materialwissenschaften wird es zur Vorhersage von Werkstoffeigenschaften, Phasenstabilitäten und Prozessfenstern eingesetzt. Es bietet Robustheit gegenüber Rauschen, nichtlinearen Zusammenhängen und hochdimensionalen Merkmalsräumen.