"Descrivi le somiglianze tra gli alberi decisionali e le foreste casuali."
Gli alberi decisionali e le foreste casuali sono entrambi modelli di apprendimento automatico supervisionato utilizzati per problemi di classificazione. Entrambi i modelli utilizzano una struttura a forma di albero per prendere decisioni. In un albero decisionale, ogni nodo è un punto decisionale e il modello scende lungo l'albero fino a raggiungere un nodo foglia, che è la previsione. Una foresta casuale è simile, ma invece di un singolo albero decisionale, include più alberi decisionali addestrati su dati leggermente diversi e combinati insieme. Il risultato è un modello di previsione migliore con un'accuratezza migliorata e una riduzione dell'overfitting.