
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.


La classificazione statistica è quell'attività che si serve di un algoritmo statistico al fine di individuare una rappresentazione di alcune caratteristiche di un'entità da classificare (oggetto o nozione), associandole una etichetta classificatoria. Tale attività può essere svolta mediante algoritmi di apprendimento automatico supervisionato o non supervisionato. Esempi di questi algoritmi sono:
I programmi che effettuano l'attività di classificazione sono detti classificatori. Talora si usa l'aggettivo "statistica" anche per classificazioni utilizzate per costruire indicazioni statistiche sulle entità assegnate ai diversi contenitori di una classificazione, soprattutto nel caso delle tassonomie, mentre nella definizione della classificazione non si sono utilizzati precisi metodi statistici.
