Ela treina múltiplos modelos independentes e combina suas previsões para reduzir o viés do modelo.

Ela ajusta automaticamente os hiperparâmetros dos modelos para melhorar a precisão.

Ela cria uma única árvore de decisão robusta a partir de vários conjuntos de dados.

Ela seleciona as melhores características para treinar o modelo.

Ela evita o overfitting ao aumentar a complexidade do modelo.