human: 随机森林算法如何比单个决策树获得更高的准确性。
 bot: 随机森林算法通过综合多个决策树的预测结果来提高准确性。每个决策树都是基于不同的样本和特征进行训练的，这样可以减少过拟合的风险。在预测时，随机森林会将每个决策树的预测结果进行投票或取平均，从而得到最终的预测结果。这种集成的方式可以减少单个决策树的错误，并且具有更好的泛化能力。此外，随机森林还可以通过随机选择特征子集来进一步增加模型的多样性，从而提高准确性。