Regression und Klassifikation sind nur zwei der vielen Aufgaben, die mit dem robusten Machine-Learning-Algorithmus Random Forest durchgeführt werden können. Es handelt sich um eine Ensemble-Methode, was bedeutet, dass ein Random-Forest-Modell aus zahlreichen kleinen Entscheidungsbäumen besteht, die als Estimatoren bezeichnet werden und jeweils separate Vorhersagen treffen. Die Vorhersagen der Estimatoren werden im Random-Forest-Modell kombiniert, um eine präzisere Vorhersage zu liefern. Obwohl sie bei Regressionsproblemen etwas weniger gut abschneiden, sind Random Forests hervorragend für Klassifikationsprobleme geeignet. Dies kann berücksichtigt werden, und dank des Ensemble-Designs generalisiert der Random Forest gut auf unbekannte Daten, einschließlich unbeobachteter Daten mit fehlenden Werten. Darüber hinaus sind Random Forests besonders gut darin, große Datensätze mit hoher Dimensionalität und verschiedenen Merkmalstypen zu verarbeiten.