随机森林 在機器學習中隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定 這個術語是年由貝爾實驗室的何天琴英语Tin Kam Ho所提出的隨機決策森林random decision forests而來的 然后Leo Breiman英语Leo Breiman和Adele Cutler英语Adele Cutler發展出推論出隨機森林的演算法而Random Forests是他們的商標 這個方法則是結合Breimans的Bootstrap aggregating想法和Ho的random subspace method以建造決策樹的集合