在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。这个术语是1995年由贝尔实验室的所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。然后和发展出推论出随机森林的演算法。而"Random Forests"是他们的商标。这个方法则是结合Breimans的"Bootstrap aggregating"想法和Ho的"random subspace method"以建造决策树的集合。
历史.随机森林的