Random Forest (ou decision random forest) sont une méthode d’apprentissage ensemble de classification, de régression et d’autres tâches qui fonctionne en construisant une multitude d’arbres de décision au moment de l’entrainement et produisant de la classe qui est le mode de des classes (classification) ou la prédiction moyenne (régression) des arbres individuels.