Una foresta casuale è un metodo basato sull'insieme per ottenere una maggiore precisione rispetto ai singoli alberi decisionali. Funziona aggregando le previsioni di più alberi decisionali utilizzando un approccio d'insieme. Ciascuno di questi alberi decisionali fa una previsione indipendente e le previsioni individuali vengono combinate calcolando la media delle probabilità o prendendo il voto di maggioranza. Questo approccio riduce la varianza delle previsioni fatte dagli alberi decisionali, rendendo le previsioni risultanti più accurate. Inoltre, riduce anche la quantità di overfitting sostenuta dagli alberi decisionali poiché combina insieme decisioni indipendenti prese da ciascun albero, attenuando così eventuali fluttuazioni casuali.
Spiega come un algoritmo di foresta casuale raggiunge una precisione maggiore rispetto ai singoli alberi decisionali.