<prompt> Eleza jinsi algoriti ya msitu nasibu inafanikisha usahihi wa juu kuliko miti ya maamuzi ya mtu binafsi.  <response>: Msitu wa nasibu ni algoriti ya kujifunza, ambayo inachanganya utabiri kutoka kwa miti mingi ya maamuzi ili kufanya utabiri sahihi zaidi. Kwa kuunda na kupima wastani wa miti kadhaa ya maamuzi, kanuni za msitu bila mpangilio hupunguza hatari ya kufifia kupita kiasi, ambayo inaweza kutokea katika mti mmoja wa maamuzi, na hivyo kusababisha usahihi ulioboreshwa. Kila mti wa maamuzi katika msitu wa nasibu hufunzwa kwenye kitengo tofauti cha data ya mafunzo, kwa kutumia mbinu inayojulikana kama ukusanyaji wa mifuko au bootstrap. Hii husaidia kuhakikisha kuwa miti ni ya aina mbalimbali na haina uhusiano, kwani kila mti unakabiliwa na mifumo tofauti ndani ya data. Zaidi ya hayo, algoriti huleta unasihi wakati wa kuchagua vipengele vya kuzingatiwa katika kila mgawanyiko, na kuongeza zaidi aina mbalimbali za miti mahususi. Wakati wa kufanya utabiri, kanuni za msitu bila mpangilio huchukua matokeo kutoka kwa kila mti wa maamuzi na kuyachanganya kupitia utaratibu wa kupiga kura. Katika shida za uainishaji, darasa lililo na kura nyingi huchaguliwa kama utabiri wa mwisho, wakati katika rejista, wastani wa utabiri kutoka kwa kila mti huchukuliwa. Mchakato huu wa kukadiria matokeo kutoka kwa miti mingi ya maamuzi husaidia kupunguza tofauti na kuongeza ujanibishaji wa muundo, na kusababisha usahihi wa juu ikilinganishwa na kutumia mti wa uamuzi wa mtu binafsi. 