Regressão e classificação são apenas duas das muitas tarefas que podem ser realizadas com o algoritmo confiável de machine learning Random Forest. É um método de ensemble, o que significa que um modelo de Random Forest é composto por várias pequenas árvores de decisão, conhecidas como estimadores, cada uma das quais gera um conjunto separado de previsões. As previsões dos estimadores são combinadas com o modelo Random Forest para produzir uma previsão mais precisa. Embora tenham um desempenho ligeiramente inferior para problemas de regressão, as Random Forests são excelentes para problemas de classificação. Isso pode ser levado em consideração, e o Random Forest generaliza bem para dados não vistos, incluindo dados não observados com valores ausentes, graças ao seu design de ensemble. Além disso, as Random Forests se destacam no gerenciamento de grandes conjuntos de dados com alta dimensionalidade e diversos tipos de características.