Le foreste casuali sono un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato per la classificazione e la regressione. L'algoritmo funziona creando prima un gran numero di alberi decisionali che poi combina insieme per creare un potente modello predittivo. Ogni albero decisionale è costruito da un sottoinsieme di dati selezionato casualmente e gli alberi votano per determinare l'output della foresta casuale. Le foreste casuali vengono utilizzate per una varietà di attività, come la previsione del comportamento dei clienti e l'individuazione delle funzionalità più importanti in un determinato set di dati.
Spiegare il concetto di foresta casuale.