随机森林（random forest，rf），是bagging的一个扩展变体，以决策树为个体学习器，利用多棵树对样本进行训练并预测的一种集成模型的分类器。集成模型中的每棵树构建时的样本都是由训练集经过有放回的抽样获取。
个体决策树学习器通常具有高方差、容易过拟合的特点，与决策树的深度有关。随机森林集成学习构建通过有放回的抽取样，每次随机抽取一定数量的特征，构建过程中随机性能够产生具有不同预测错误的决策树，通过取这些决策树的平均，能够消除部分错误，降低方差，通常比决策拥有更好的学习效果。随机森林改变了决策树容易过拟合的问题，即可以学习分类问题，也可以学习回归的问题。
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