随机森林算法是一种基于决策树的集成学习方法，通过随机选择特征和样本进行多个决策树的构建，并进行投票或平均来预测结果。随机森林算法具有高准确性、低方差、不易过拟合等优点，适用于分类和回归问题。随机森林算法的关键在于特征选择和树的建立过程，可以通过调参来优化模型性能。