解释随机森林算法如何比单个决策树的准确率更高。
随机森林是一种通过集成方法来比单个决策树更准确的算法。它通过聚合多个决策树的预测使用集成方法。这些决策树中的每一个都进行独立预测，将其独立预测组合起来，并通过平均概率或者多数表决来进行组合。这种方法减少了决策树所作出的预测的方差，使得最终的预测更加准确。此外，它还减少了决策树所产生的过度拟合的数量，因为它将每个树所做出的独立决策结合在一起，从而平滑任何随机波动。