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機械学習における意思決定ツリーのアルゴリズムとランダムフォレストの違いは何ですか？
gpt
決定ツリーは、属性に基づいて観測値を分配し、応答変数の値を予測することができるバイナリルール（はい/いいえ）によって形成される予測モデルです。次に、ランダムフォレストモデルは、個々の決定ツリーのセットによって形成され、それぞれがブートストラップによって生成されたトレーニングデータのわずかに異なるサンプルでトレーニングされます。新しい観察の予測は、モデルを形成するすべての個々の木の予測を追加することによって得られます。