La differenza principale tra foreste casuali e alberi decisionali è che le foreste casuali utilizzano più alberi decisionali per ridurre il rischio di overfitting riducendo la complessità del modello fornendo al contempo una previsione più accurata. Al contrario, gli alberi decisionali utilizzano un singolo albero decisionale, rendendoli soggetti a overfitting, che può portare a previsioni imprecise.
Qual è la differenza principale tra foreste casuali e alberi decisionali?