Expliquez la différence entre une forêt aléatoire et un arbre de décision.
 La principale différence entre une forêt aléatoire et un arbre de décision est qu'une forêt aléatoire utilise un ensemble de plusieurs arbres de décision pour faire des prédictions, plutôt qu'un seul arbre. Chaque arbre de l'ensemble est formé sur un sous-ensemble différent de données, et la prédiction finale est faite en prenant le vote majoritaire de tous les arbres. Les forêts aléatoires sont plus précises que les arbres de décision et peuvent être utilisées à la fois pour les tâches de régression et de classification.