Der Random Forest-Klassifikator ist ein ensemblebasiertes maschinelles Lernverfahren, das durch die Kombination zahlreicher Entscheidungsbäume robuste Vorhersagen ermöglicht. In der Werkstoffwissenschaft wird er eingesetzt, um komplexe Datensätze zu analysieren und Muster in Materialeigenschaften sowie Versagensmechanismen zu identifizieren.