 อธิบายแนวคิดของป่าสุ่ม
 ฟอเรสต์แบบสุ่มเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภทและการถดถอย อัลกอริทึมทำงานโดยการสร้างแผนผังการตัดสินใจจำนวนมากก่อน จากนั้นจึงรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายที่มีประสิทธิภาพ ต้นไม้การตัดสินใจแต่ละต้นถูกสร้างขึ้นจากชุดย่อยที่เลือกแบบสุ่มของข้อมูล และต้นไม้จะลงคะแนนเสียงเพื่อกำหนดผลลัพธ์ของฟอเรสต์แบบสุ่ม ฟอเรสต์แบบสุ่มใช้สำหรับงานที่หลากหลาย เช่น การทำนายพฤติกรรมของลูกค้า และการค้นหาคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดในชุดข้อมูลที่กำหนด