Wyjaśnij, jak algorytm lasu losowego osiąga wyższą dokładność niż indywidualne drzewa decyzyjne.
Losowy las (ang. random forest) to metoda oparta na zespołach, która pozwala na ozyskanie wyższej dokładności niż pojedyncze drzewa decyzyjne. Działa ona poprzez agregowanie predykcji wielu drzew decyzyjnych przy użyciu podejścia zespołowego. Każde z tych drzew decyzyjnych dokonuje niezależnej predykcji, a pojedyncze predykcje są łączone poprzez ośrednianie prawdopodobieństw lub poprzez głosowanie większościowe. Takie podejście zmniejsza wariancję predykcji dokonywanych przez drzewa decyzyjne, co skutkuje bardziej dokładnymi predykcjami. Dodatkowo, zmniejsza ono również ilosić nadmiernego dopasowania (ang. overfitting), ponieważ lączy niezależne decyzje podjęte przez karzde drzewo, co wygładza wszelkie przypadkowe fluktuacje.