توضیح دهید که چگونه الگوریتم جنگل تصادفی دقت بالاتری نسبت به درختان تصمیم‌گیری فردی به دست می‌آورد.
جنگل تصادفی یک الگوریتم یادگیری جمعی است که پیش‌بینی‌های چندین درخت تصمیم‌گیری را ترکیب می‌کند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهد. با ساخت و میانگین‌گیری چندین درخت تصمیم‌گیری، الگوریتم جنگل تصادفی خطر بیش‌برازش را که می‌تواند در یک درخت تصمیم‌گیری واحد رخ دهد، کاهش می‌دهد و منجر به بهبود دقت می‌شود.

هر درخت تصمیم‌گیری در یک جنگل تصادفی بر روی یک زیرمجموعه متفاوت از داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود، با استفاده از تکنیکی به نام کیسه‌گیری یا تجمیع بوت‌استرپ. این کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که درختان متنوع و غیر همبسته هستند، زیرا هر درخت به الگوهای مختلف در داده‌ها مواجه می‌شود. علاوه بر این، الگوریتم هنگام انتخاب ویژگی‌هایی که در هر تقسیم در نظر گرفته می‌شوند، تصادفی بودن را معرفی می‌کند و تنوع درختان فردی را بیشتر افزایش می‌دهد.

هنگام انجام پیش‌بینی‌ها، الگوریتم جنگل تصادفی output‌های هر درخت تصمیم‌گیری را می‌گیرد و آن‌ها را از طریق یک مکانیزم رأی‌گیری ترکیب می‌کند. در مسائل طبقه‌بندی، کلاسی که بیشترین رأی را دارد به عنوان پیش‌بینی نهایی انتخاب می‌شود، در حالی که در رگرسیون، میانگین پیش‌بینی‌های هر درخت گرفته می‌شود.

این فرآیند میانگین‌گیری نتایج چندین درخت تصمیم‌گیری کمک می‌کند تا واریانس کاهش یابد و تعمیم مدل افزایش یابد، که منجر به دقت بالاتر نسبت به استفاده از یک درخت تصمیم‌گیری فردی می‌شود.