Random forest je metoda strojového učení, která využívá kombinaci rozhodovacích stromů k dosažení lepších výsledků při klasifikaci a regresi dat. Každý strom v lesu je trénován na náhodně vybrané podmnožině dat a náhodně vybraných funkcí. Poté výsledná predikce je určena hlasováním nebo průměrováním predikcí jednotlivých stromů. Random forest je oblíbený pro svou schopnost zpracovávat velké množství dat, minimalizovat přetrénování a poskytovat robustní výsledky.
Náhodné lesy jsou supervizní algoritmus strojového učení používaný pro klasifikaci a regresi. Algoritmus funguje tím, že nejprve vytvoří velké množství rozhodovacích stromů, které pak kombinuje dohromady k vytvoření výkonného prediktivního modelu. Každý rozhodovací strom je postaven z náhodně vybraného podmnožiny dat a stromy hlasují, aby určily výstup náhodného lesa. Náhodné lesy jsou používány pro různé úkoly, jako je předpovídání chování zákazníků a zjišťování, které funkce jsou nejdůležitější v daném datovém souboru.