Spiega il concetto di random forest.
Le foreste casuali sono un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato per la classificazione e la regressione. L'algoritmo funziona creando prima un gran numero di alberi decisionali che poi combina insieme per creare un potente modello predittivo. Ogni albero decisionale è costruito da un sottoinsieme casualmente selezionato dei dati e gli alberi votano per determinare l'output della foresta casuale. Le foreste casuali sono utilizzate per una varietà di compiti, come la previsione del comportamento dei clienti e la ricerca delle caratteristiche più importanti in un determinato set di dati.