 Expliquez comment un algorithme de forêt aléatoire atteint une plus grande précision que les arbres de décision individuels.
Une forêt aléatoire est une méthode basée sur un ensemble pour obtenir une plus grande précision que les arbres de décision individuels. Il fonctionne en agrégeant les prédictions de plusieurs arbres de décision à l'aide d'une approche d'ensemble. Chacun de ces arbres de décision fait une prédiction indépendante, et les prédictions individuelles sont combinées soit en faisant la moyenne des probabilités, soit en prenant le vote majoritaire. Cette approche réduit la variance des prédictions faites par les arbres de décision, rendant les prédictions résultantes plus précises. De plus, cela réduit également la quantité de surajustement subi par les arbres de décision car il combine des décisions indépendantes prises par chaque arbre ensemble, lissant ainsi toutes les fluctuations aléatoires.