random forests

• 2001 yılında breiman tarafından bulunan, en gelişmiş topluluk yöntemlerinin birisidir.
  
  rastgele orman şeklinde türkçe'ye çevrilen model (bkz: bagging)’in genişletilmiş hali olup, ikisi arasındaki en büyük fark, rastgele hale getirilmiş özellik seçiminin birleştirilmesidir.
  
  hem (bkz: regresyon) hem de sınıflandırma problemlerine uygulanabilen önemli makine öğrenmesi modellerinden biridir. başarılı bir rastgele ormanın üretilebilmesi için temelinde çok iyi oluşturulmuş, isabetli sorular soran ve tahminler yapabilen iyi bir karar ağacının olması gerekmektedir.
  
  algoritma, bir düğümü bölerken en iyi özelliği aramak yerine rastgele özellikler kümesi içinde en iyi özelliği aramaktadır. bu da daha iyi bir model oluşturulmasını sağlayan düşük varyans ve daha yüksek yanlılık değerinin doğmasına ve bunun neticesinde de daha büyük bir ağaç çeşitliliğinin sağlanmasına neden olmaktadır.