Der Random-Forest-Regressor ist ein Ensemble-Lernverfahren, das mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um robuste Vorhersagen zu treffen. In der Werkstoffwissenschaft hilft er, komplexe Beziehungen zwischen Materialparametern zu modellieren und präzise Prognosen zu liefern.