مفهوم جنگل تصادفی را توضیح دهید.
جنگل تصادفی یک نوع الگوریتم یادگیری ماشین است که بر اساس ایده یادگیری مجموعه ای است. این روش به فرآیند تولید بسیاری از طبقه بندی کننده ها یا درختان تصمیم گیری و سپس ادغام خروجی آنها برای بهبود دقت و پایداری پیش بینی اشاره دارد. یک جنگل تصادفی شامل چندین درخت تصمیم گیری است. هر درخت به صورت تصادفی از مجموعه ای متفاوت از قوانین برای انجام پیش بینی تشکیل می شود و پیش بینی کلاس هدف بر اساس اکثریت رای در تمام درختان جنگل است. این رویکرد بیش از حد تطبیق را کاهش می دهد ، یعنی زمانی که یک مدل به طور گسترده ای به داده های آموزشی متناسب باشد ، که منجر به عملکرد ضعیف در داده های جدید و ندیده شده می شود. درختان تصمیم گیری در یک جنگل با استفاده از یک فرآیند به نام بوت استراپی آموزش می شوند. این بدان معنی است که الگوریتم با انتخاب تصادفی نقاط جایگزین با داده های تصادفی نمونه های فرعی از داده های آموزشی را ایجاد می کند. هر درخت