Une forêt aléatoire est une méthode d'apprentissage automatique qui combine des centaines d'arbres de décision, chacun entraîné sur un échantillon aléatoire des données, puis agrège leurs votes pour prédire. Comme sonder une foule d'experts indépendants plutôt que se fier à un seul, elle est plus précise et moins sujette au surapprentissage qu'un arbre unique. Les forêts aléatoires excellent sur les données tabulaires : une banque marocaine peut s'en servir pour évaluer le risque de crédit.