決定木を発展させたもので大量のデータから、複数の決定木を作成します。複数の決定木から最終的な予測を行います。 データが多ければより高い精度を見込むことができます。
実装例は scikit-learn のページにあります。jupyter notebook 用に転記した学習用のコードは以下になります。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
clf = RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0)
clf.fit(X, y)