Ele cria uma única árvore de decisão robusta a partir de múltiplos dados de treinamento.

Ele utiliza múltiplas árvores de decisão, combinando suas previsões para melhorar a precisão e reduzir o overfitting.

Ele utiliza um único conjunto de dados de treinamento para gerar vários modelos de classificação.

Ele é um algoritmo não supervisionado que realiza clustering de dados.

Ele é eficaz apenas em problemas de regressão.