Random Forest
Ensemble aus vielen Entscheidungsbäumen.
Ein Random Forest kombiniert viele einzelne Entscheidungsbäume zu einem robusten Gesamtmodell und lässt sie über das Ergebnis abstimmen. Dadurch werden Vorhersagen stabiler und weniger anfällig für Overfitting als bei einem einzelnen Baum. Das Verfahren ist bei tabellarischen Daten sehr beliebt.