"Spiega la differenza tra una foresta casuale e un albero decisionale."
La principale differenza tra una foresta casuale e un albero decisionale è che una foresta casuale utilizza un insieme di più alberi decisionali per fare previsioni, anziché un singolo albero. Ogni albero nell'insieme è addestrato su un diverso sottoinsieme dei dati e la previsione finale viene fatta prendendo il voto della maggioranza di tutti gli alberi. Le foreste casuali sono più accurate degli alberi decisionali e possono essere utilizzate sia per compiti di regressione che di classificazione.