La regresión y la clasificación son solo dos de las muchas tareas que pueden realizarse con el algoritmo de machine learning robusto Random Forest. Es un método de ensemble, lo que significa que un modelo de Random Forest está compuesto por numerosos pequeños árboles de decisión, conocidos como estimadores, cada uno de los cuales genera un conjunto separado de predicciones. Las predicciones de los estimadores se combinan con el modelo de Random Forest para obtener una predicción más precisa. Aunque tienen un rendimiento ligeramente inferior en problemas de regresión, los Random Forests son excelentes para problemas de clasificación. Esto puede tenerse en cuenta, y el Random Forest generaliza bien a datos no vistos, incluyendo datos no observados con valores faltantes, gracias a su diseño de ensemble. Además, los Random Forests son excelentes para manejar grandes conjuntos de datos con alta dimensionalidad y diversos tipos de características.