instruction: Magyarázza el a véletlen erdő fogalmát.
output: A véletlen erdő egyfajta gépi tanulási algoritmus, amely az együttes tanulás gondolatán alapul, amely sok osztályozó vagy döntési fa létrehozásának folyamatára utal, majd ezek kimeneteinek összevonására az előrejelzés pontosságának és robusztusságának javítása érdekében.
  
  A véletlen erdő számos döntési fából áll - minden fa különböző szabálykészleteket képvisel a jósláshoz, és a célosztály jóslása az erdő összes fájának többségi szavazatán alapul. Ez a megközelítés csökkenti a túlillesztést, amikor a modell túlságosan a képzési adatokhoz igazodik, ami rossz teljesítményt eredményez az új, nem látott adatokon.
  
  A véletlen erdőben lévő döntési fákat egy bootstrapping nevű eljárással képzik ki. Ez azt jelenti, hogy az algoritmus a képzési adatokból részmintákat hoz létre az adatpontok véletlenszerű, helyettesítő kiválasztásával. Minden egyes fát más-más bootstrap adathalmaz felhasználásával növesztünk, így minden egyes fa kissé eltér a többitől.
  
  Ezenkívül a faépítés során a jellemzőknek csak egy véletlenszerű részhalmazát vesszük figyelembe egy csomópont felosztásakor, ami további véletlenszerűséget visz a modellbe. Ez a véletlenszerűség segít növelni a fák sokféleségét, és végső soron erősebbé teszi a modellt.
  
  A véletlen erdőket széles körben használják különböző alkalmazásokban, például regresszióban, osztályozásban és jellemzőválasztásban, és a gépi tanulás területén népszerű és hatékony eszközzé váltak.