Explique como um algoritmo florestal aleatório alcança maior precisão do que as árvores de decisão individuais.
Uma floresta aleatória é um método baseado em conjunto de alcançar uma precisão maior do que as árvores de decisão individuais. Ele funciona agregando as previsões de várias árvores de decisão usando uma abordagem de conjunto. Cada uma dessas árvores de decisão faz uma previsão independente, e as previsões individuais são combinadas, seja pela média das probabilidades ou pela maioria dos votos. Essa abordagem reduz a variância das previsões feitas pelas árvores de decisão, tornando as previsões resultantes mais precisas. Além disso, também reduz a quantidade de árvores ajustadas.