Объясни своими словами принцип работы одного из алгоритмов машинного обучения на свой выбор

Random Forest — это ансамблевый алгоритм, который строит множество решающих деревьев (деревьев решений) и объединяет их результаты для повышения точности и устойчивости. Каждое дерево обучается на случайной подвыборке данных (бутстрэп) и рассматривает случайное подмножество признаков при каждом разбиении. Это снижает переобучение и увеличивает разнообразие моделей. Итоговый прогноз — среднее (регрессия) или большинство голосов (классификация) от всех деревьев.

Пример на Python:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X, y)
print(model.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]))  # Пример предсказания