決定ツリーは、属性に基づいて観測値を分配し、応答変数の値を予測することができるバイナリルール（はい/いいえ）によって形成される予測モデルです。次に、ランダムフォレストモデルは、個々の決定ツリーのセットによって形成され、それぞれがブートストラップによって生成されたトレーニングデータのわずかに異なるサンプルでトレーニングされます。新しい観察の予測は、モデルを形成するすべての個々の木の予測を追加することによって得られます。
Los árboles de decisión son modelos predictivos formados por reglas binarias (si/no) con las que se consigue repartir las observaciones en función de sus atributos y predecir así el valor de la variable respuesta. A su vez, los modelos Random Forest están formados por un conjunto de árboles de decisión individuales, cada uno entrenado con una muestra ligeramente distinta de los datos de entrenamiento generada mediante bootstrapping. La predicción de una nueva observación se obtiene agregando las predicciones de todos los árboles individuales que forman el modelo.