随机森林算法是一种基于决策树的机器学习方法，它使用多个决策树进行集成学习，以降低单个决策树的方差并减少过拟合。它通过在训练数据中随机选取特征来创建多个决策树，然后将它们的预测结果平均化以生成最后的预测。