랜덤 포레스트는 기계 학습의 한 방법으로, 여러 개의 결정 트리를 결합하여 예측을 수행합니다. 각 트리는 데이터의 무작위 샘플을 사용하여 훈련되며, 이로 인해 과적합(overfitting)을 줄이고 모델의 정확성을 높입니다. 이 기법은 분류(classification)와 회귀(regression) 문제 모두에 사용할 수 있습니다. 랜덤 포레스트는 다양한 분야에서 활용되며, 특히 의료와 금융 분야에서 데이터 분석에 효과적입니다.