रैंडम फॉरेस्ट और डिसीजन ट्री में अंतर स्पष्ट करें।
रैंडम फॉरेस्ट और डिसीजन ट्री दो समकक्ष मशीन लर्निंग तकनीक हैं जो मशीन लर्निंग में उपयोग किए जाते हैं। हालांकि ये दोनों अलग-अलग तरीकों से काम करते हैं। 

रैंडम फॉरेस्ट एक अधिकतम तत्वीय मॉडल है, जिसे एक सैकड़ों के न्यूनतम संख्या का संग्रह बनाने के लिए निर्मित किया जाता है। यह एक्सपर्ट सिस्टमस से विपरीत होता हैं क्योंकि यह पूरे डेटा सेट के ऊपर काम करता है और उसे भिन्न-भिन्न तत्वों में बांटता हैं। रैंडम फॉरेस्ट में, हम मशीन को एक निर्णय लेने के लिए एक संख्या के सेट का उपयोग करते हैं। हर एक संख्या के साथ, मशीन अलग-अलग प्रकार के फंक्शन को बनाने में इसका उपयोग कर सकती हैं। रैंडम फॉरेस्ट में फिर से तत्वों का चयन सम्पादित नहीं होता है। 

अब बात करते हैं डिसीजन ट्री की तो ये एक पेड़ की तरह होते हैं जो एक ही समय में एक सक्रिय शाखाओं का सेट उत्पन्न करते हैं। डिसीजन ट्री में हम एक सेट फ़ीचर्स का उपयोग करते हैं जो डाटा सेट को स्प्लिट करने के दौरान फायदेमंद होते हैं। इन फ़ीचर्स का उपयोग करते हुए, हम डिसीजन ट्री को एक्सपर्ट सिस्टम के रूप में समझते हैं। डिसीजन ट्री में मशीन में अलग अलग फंक्शन का उपयोग किया जाता हैं जो डाटा को सॉर्ट, फ़िल्टर या स्प्लिट करने के दौरान फ़ायदेमंद होते हैं। 

संक्षेप में, रैंडम फॉरेस्ट सिस्टम ढेर सारे निर्णय लेने में मदद करता है, जबकि डिसीजन ट्री डेटा का सोध करता हैं और एक ही समय में एक शाखा उत्पन्न करता हैं।