초기값에 따라 결과가 달라질 수 있는 의사결정나무 모형의 불안정성을 크게 개선한 기법이다.
랜덤포레스트는 의사결정나무의 제한점인 분산이 크다는 점을 보정한 모형으로, 주어진 자료 내에서 반복적으로 표본을 추출하여 의사결정나무 모형을 생성한 후에 결과를 결합하여 하나의 최종 예측 모형을 만드는 방법이다. 랜덤포레스트는 이론적 설명이나 최종결과에 대한 해석이 어렵다는 단점이 있으나, 예측력이 높은 방법이다. 특히, 투입 변수의 개수가 많을 때 더 좋은 예측력을 보이며, 비모수적 방법이므로 실제 자료에 활용하기 쉬운 장점이 있다. 랜덤포레스트 모형은 의사결정나무 모형을 반복적으로 생성(1,000회)하여 하나의 최종 모형으로 결합하는 데이터마이닝 방법으로, 초기값에 따라 결과가 달라질 수 있는 의사결정나무 모형의 불안정성을 크게 개선한 기법이다.