Random Forests é um algoritmo de aprendizado supervisionado que combina várias árvores de decisão para melhorar a precisão do modelo e reduzir o risco de overfitting. Ele cria múltiplas árvores de decisão usando subconjuntos aleatórios de dados de treinamento e características, e faz previsões com base na média (para regressão) ou na maioria (para classificação) das previsões feitas por cada árvore.