
Una foresta casuale (in inglese: "random forest") è un classificatore d'insieme ottenuto dall'aggregazione tramite bagging di alberi di decisione
L'algoritmo per la creazione di una una foresta casuale fu sviluppato orignariamente da Leo Breiman e Adele Cutler.
Il nome viene dalle foreste di decisione casuali che furono proposte per primo da Tin Kam Ho dei Bell Labs nel 1995.
Il metodo combina l'idea dell'insaccamento di Breiman della selezione casuale delle caratteristiche, introdotta indipendentemente da Ho e Amit Geman per costruire una collezione di alberi di decisione con la variazione controllata.
La selezione di un sottoinsieme di caratteristiche è un esempio del metodo del sottoinsieme casuale che, nella formulazione di Ho, è un modo di implementare la discriminazione stocastica proposta da Eugene Kleinberg.


L'Apprendimento ensemble (apprendimento d'insieme) in statistica e apprendimento automatico sono una serie di metodi d'insieme che usano modelli multipli per ottenere una migliore prestazione predittiva rispetto ai modelli da cui è costituito.
A differenza dell'Insieme statistico che si ritiene infinito, in meccanica statistica, in un insieme di apprendimento automatico ci si riferisce solo ad un insieme concreto e finito di modelli alternativi.
Nel machine learning l'apprendimento ensemble si divide in tre tecniche fondamentali:
