决策树是一种通过从数据特征中学习决策规则来进行预测的方法。想象一个流程图，其中每个内部节点代表对属性（如“颜色是红色吗？”）的测试，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类标签（如“苹果”或“香蕉”）。随机森林通过在不同的数据子集和特征上创建多个决策树，然后将它们的预测结合起来，以获得更准确和稳健的结果来改进这种方法。