랜덤 포레스트
여러 개의 결정 트리를 무작위로 생성하고 그 결과를 결합하는 앙상블 학습 기법이다. 데이터 샘플링과 특성 선택 과정에 무작위성을 도입하여 모델의 일반화 성능을 높이는 확률론적 성격을 띤다.
