<prompt> Eleza dhana ya msitu nasibu.  <response>: Msitu nasibu ni aina ya algoriti ya kujifunza kwa mashine kulingana na wazo la kujifunza kwa pamoja, ambayo inarejelea mchakato wa kutoa viainishi vingi au miti ya maamuzi na kisha kuunganisha matokeo yao ili kuboresha usahihi na uthabiti wa utabiri. Msitu wa nasibu hujumuisha miti mingi ya maamuzikila mti huwakilisha seti tofauti za sheria za kufanya utabiri, na utabiri wa darasa lengwa unatokana na kura nyingi katika miti yote msituni. Mbinu hii inapunguza uwekaji kupita kiasi, wakati ambapo muundo umeundwa kwa karibu sana na data ya mafunzo, na kusababisha utendaji duni kwenye data mpya, isiyoonekana. Miti ya maamuzi katika msitu wa nasibu hufunzwa kwa kutumia mchakato unaoitwa bootstrapping. Hii ina maana kwamba algorithm huunda sampuli ndogo za data ya mafunzo kwa kuchagua nasibu pointi za data na uingizwaji. Kila mti hukuzwa kwa kutumia hifadhidata tofauti ya bootstrap, kwa hivyo kila mti ni tofauti kidogo na zingine. Zaidi ya hayo, wakati wa mchakato wa kujenga mti, sehemu ndogo tu ya vipengele inazingatiwa kwa kugawanya nodi, kuanzisha randomness zaidi katika mfano. Nasibu hii husaidia kuongeza utofauti wa miti na, hatimaye, hufanya mfano kuwa na nguvu zaidi. Misitu nasibu hutumika sana katika matumizi mbalimbali kama vile urejeshaji rejea, uainishaji, na uteuzi wa vipengele, na imekuwa zana maarufu na yenye nguvu katika nyanja ya kujifunza kwa mashine. 