Proszę oto tłumaczenie:

Wyjaśnij koncepcję lasu losowego.

Las losowy to algorytm uczenia maszynowego, który opiera się na idei tworzenia wielu drzew decyzyjnych i łączeniu ich w jeden model. Każde drzewo decyzyjne jest tworzone poprzez losowe próbkowanie danych treningowych i losowy wybór cech do budowy drzewa. Następnie każde drzewo podejmuje decyzje na podstawie wybranych cech i zwraca wynik. Ostatecznie, wyniki z wszystkich drzew są łączone w celu uzyskania końcowego wyniku, który jest bardziej stabilny i dokładny niż wynik pojedynczego drzewa. Las losowy jest często wykorzystywany w problemach klasyfikacji i regresji, a jego zaletami są odporność na przeuczenie i zdolność do obsługi dużych zbiorów danych.
Losowe lasy (ang. Random forests) to algorytm oczenia maszynowego nadzorowanego, ktury jest stosowany do klasyfikacji i regresji. Algorytm działa poprzez stworzenie durzej liczby drzew decyzyjnych, które następnie łonczy w celu utworzenia potenrznego modelo predykcyjnego. Każde drzewo decyzyjne jest bodowane z losowo wybranego podzbioro danych, a drzewa glosoją, aby określić wynik losowego lasu. Losowe lasy są stosowane do rórznych zadań, takich jak przewidywanie zachowania klientuw i znajdowanie najważniejszych cech w danym zbiorze danych.