instruction: Magyarázza el, hogy a véletlen erdő algoritmus hogyan ér el nagyobb pontosságot, mint az egyes döntési fák.
output: A véletlen erdő egy együttes tanulási algoritmus, amely több döntési fa előrejelzéseit kombinálja, hogy pontosabb előrejelzéseket készítsen. Több döntési fa létrehozásával és átlagolásával a véletlen erdő algoritmus csökkenti a túlillesztés kockázatát, amely egy-egy döntési fa esetében előfordulhat, és így nagyobb pontosságot eredményez.
  
  A véletlen erdőben minden egyes döntési fát a képzési adatok egy másik részhalmazán képeznek ki a zsákolás vagy bootstrap-összevonás néven ismert technika segítségével. Ez segít biztosítani, hogy a fák változatosak legyenek, és ne korreláljanak, mivel minden egyes fa különböző mintáknak van kitéve az adatokon belül. Ezenkívül az algoritmus véletlenszerűséget vezet be az egyes felosztásoknál figyelembe veendő jellemzők kiválasztásakor, ami tovább növeli az egyes fák sokféleségét.
  
  Az előrejelzések készítésekor a véletlen erdő algoritmus az egyes döntési fák kimeneteit veszi, és egy szavazási mechanizmuson keresztül kombinálja őket. Osztályozási problémák esetén a legtöbb szavazatot kapott osztály lesz a végső előrejelzés, míg regresszió esetén az egyes fák előrejelzéseinek átlaga.
  
  Ez a több döntési fa eredményeinek átlagolásával járó folyamat segít csökkenteni a varianciát és növeli a modell általánosítását, ami nagyobb pontosságot eredményez, mintha egy-egy döntési fát használnánk.