Random Forest es un algoritmo de aprendizaje automático de tipo ensamble que combina múltiples árboles de decisión en un modelo de predicción más robusto y preciso. El Random Forest utiliza una técnica llamada "bagging" (bootstrap aggregating) para crear múltiples muestras de entrenamiento a partir del conjunto de datos de entrenamiento original, y cada una de estas muestras se utiliza para entrenar un árbol de decisión. Luego, los árboles de decisión individuales se combinan en un modelo general mediante el uso de una técnica de promedio ponderado.

Cada árbol de decisión en el Random Forest se entrena en una muestra aleatoria de las características y de las instancias de entrenamiento, lo que le permite aprender patrones diferentes en diferentes subconjuntos del conjunto de datos. Cuando se hace una predicción en una nueva instancia, cada árbol de decisión del Random Forest genera una predicción y la predicción final del modelo es la media ponderada de todas las predicciones de los árboles individuales.

El Random Forest es conocido por ser una técnica de aprendizaje automático robusta y precisa, especialmente en conjuntos de datos con alta dimensionalidad y características categóricas. El modelo también es capaz de manejar valores perdidos y ruido en los datos, y puede proporcionar información sobre la importancia de las características en la tarea de predicción. Debido a estas ventajas, el Random Forest se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como la clasificación de imágenes, la predicción de precios de acciones y la detección de fraudes.