Gli alberi decisionali e le foreste casuali sono entrambi modelli di machine learning supervisionati utilizzati per problemi di classificazione. Entrambi i modelli utilizzano una struttura ad albero per prendere decisioni. In un albero decisionale, ogni nodo è un punto decisionale e il modello scende lungo l'albero fino a raggiungere un nodo foglia, che è la previsione. Una foresta casuale è simile, ma invece di un singolo albero decisionale, include più alberi decisionali addestrati su dati leggermente diversi e combinati insieme. Il risultato è un modello di previsione migliore con maggiore accuratezza e riduzione dell'overfitting.
Descrivi le somiglianze tra alberi decisionali e foreste casuali.