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Une forêt aléatoire est un algorithme d’apprentissage supervisé qui utilise plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision et éviter le surapprentissage. Chaque arbre est construit à partir d’un échantillon aléatoire des données et des caractéristiques, et les prédictions sont faites en agrégeant les prédictions de tous les arbres.
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