Qual è la principale differenza tra le foreste casuali e gli alberi decisionali?
La principale differenza tra le foreste casuali e gli alberi decisionali è che le foreste casuali utilizzano più alberi decisionali per ridurre il rischio di overfitting, riducendo la complessità del modello e fornendo anche una previsione più accurata. Al contrario, gli alberi decisionali utilizzano un singolo albero decisionale, rendendoli inclini all'overfitting, il che può portare a previsioni inaccurate.