"Spiega come un algoritmo di random forest raggiunge una maggiore precisione rispetto ai singoli alberi decisionali."
Una foresta casuale è un metodo basato sull'ensemble per ottenere una maggiore precisione rispetto ai singoli alberi decisionali. Funziona aggregando le previsioni di più alberi decisionali utilizzando un approccio di ensemble. Ciascuno di questi alberi decisionali effettua una previsione indipendente e le previsioni individuali vengono combinate o mediante la media delle probabilità o mediante il voto maggioritario. Questo approccio riduce la varianza delle previsioni effettuate dagli alberi decisionali, rendendo le previsioni risultanti più accurate. Inoltre, riduce anche la quantità di sovradattamento incorso dagli alberi decisionali poiché combina le decisioni indipendenti effettuate da ciascun albero insieme, lisciando così eventuali fluttuazioni casuali.