A floresta aleatória é um dos modelos mais famosos da classe dos modelos incorporados. Qual seria o seu tipo de incorporação?

A Floresta Aleatória é um modelo de aprendizado de máquina que pertence à classe dos modelos ensembles. Ele usa a técnica de Bagging, que combina várias árvores de decisão treinadas em subconjuntos diferentes dos dados de treinamento, para produzir uma previsão final. Esse método reduz o overfitting e melhora a precisão e estabilidade do modelo. Portanto, a Floresta Aleatória pertence à classe dos modelos de agregação, com incorporação por Bagging.