La differenza principale tra una foresta casuale e un albero decisionale è che una foresta casuale utilizza un insieme di più alberi decisionali per fare previsioni, piuttosto che un singolo albero. Ogni albero dell'insieme viene addestrato su un diverso sottoinsieme di dati e la previsione finale viene effettuata prendendo il voto di maggioranza di tutti gli alberi. Le foreste casuali sono più accurate degli alberi decisionali e possono essere utilizzate sia per attività di regressione che di classificazione.
Spiegare la differenza tra una foresta casuale e un albero decisionale.