ランダムフォレストのアルゴリズムは主に何を基にして構築されますか？

ランダムフォレストのアルゴリズムは、複数の決定木を基に構築されるアンサンブル学習手法です。各決定木が異なるデータのサブサンプルに基づいて訓練され、最終的な予測はそれぞれの木の予測の平均または多数決を取ることで決定されます。この方法は、過学習を防ぎつつ予測精度を向上させることができ、特に分類と回帰タスクで優れた性能を示します。