 Quelle est la principale différence entre les forêts aléatoires et les arbres de décision ?
 La principale différence entre les forêts aléatoires et les arbres de décision est que les forêts aléatoires utilisent plusieurs arbres de décision pour réduire le risque de surajustement en réduisant la complexité du modèle tout en fournissant une prédiction plus précise. En revanche, les arbres de décision utilisent un seul arbre de décision, ce qui les rend sujets au surajustement, ce qui peut conduire à des prédictions inexactes.