Décrire les similitudes entre les arbres de décision et les forêts aléatoires.
 Les arbres de décision et les forêts aléatoires sont tous deux des modèles d'apprentissage automatique supervisés utilisés pour les problèmes de classification. Les deux modèles utilisent une structure arborescente pour prendre des décisions. Dans un arbre de décision, chaque nœud est un point de décision et le modèle descend dans l'arbre jusqu'à ce qu'il atteigne un nœud feuille, qui est la prédiction. Une forêt aléatoire est similaire, mais au lieu d'un seul arbre de décision, elle comprend plusieurs arbres de décision entraînés sur des données légèrement différentes et combinés ensemble. Le résultat est un meilleur modèle de prédiction avec une précision améliorée et un surajustement réduit.