 Expliquer le concept de forêt aléatoire.
 Les forêts aléatoires sont un algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilisé pour la classification et la régression. L'algorithme fonctionne en créant d'abord un grand nombre d'arbres de décision qu'il combine ensuite pour créer un puissant modèle prédictif. Chaque arbre de décision est construit à partir d'un sous-ensemble de données sélectionné au hasard, et les arbres votent pour déterminer la sortie de la forêt aléatoire. Les forêts aléatoires sont utilisées pour diverses tâches, telles que la prédiction du comportement des clients et la recherche des fonctionnalités les plus importantes dans un ensemble de données donné.