L'algorithme des forêts d'arbres décisionnels effectue un apprentissage sur de multiples arbres de décision entraînés sur des sous-ensembles de données légèrement différents. Cet algorithme combine les concepts de bagging (méthodes ensemblistes parallèles) pour la phase de sélection des données, et de sous-espaces aléatoires.