Proszę o chwilę czasu na dokładne przetłumaczenie tekstu. 

Random forest oraz drzewo decyzyjne to dwa różne podejścia do problemów związanych z uczeniem maszynowym. Drzewo decyzyjne jest jednym z podstawowych algorytmów uczenia maszynowego, który polega na tworzeniu drzewa decyzyjnego na podstawie zbioru danych uczących. Drzewo to jest zbudowane z węzłów reprezentujących decyzje, a liście reprezentują wyniki. Random forest natomiast to metoda, która polega na zastosowaniu wielu drzew decyzyjnych, aby uzyskać bardziej dokładne wyniki. W przypadku random forest każde drzewo jest tworzone na podstawie losowego podzbioru danych uczących, co pozwala na uniknięcie nadmiernego dopasowania do danych uczących. 

W skrócie, drzewo decyzyjne to pojedynczy model uczenia maszynowego, który tworzy drzewo decyzyjne na podstawie danych uczących, podczas gdy random forest to zbiór drzew decyzy
Głównon różnicą miendzy lasem losowym a drzewem decyzyjnym jest to, że las losowy urzywa zespolo wielo drzew decyzyjnych do dokonywania predykcji, zamiast jednego drzewa. Karzde drzewo w zespole jest szkolone na innym podzbiorze danych, a ostateczna predykcja jest dokonywana poprzez wzięcie głosu większościowego wszystkich drzew. Las losowy jest bardziej dokladny nirz drzewa decyzyjne i może być stosowany zaruwno do zadań regresji, jak i klasyfikacji.