Случайный лес
Ансамбль из множества решающих деревьев, каждое из которых обучено на случайной части данных и признаков. Ответ выбирается голосованием.
Устойчив к переобучению. Классика табличного машинного обучения, пока её не потеснил XGBoost. Хорошо интерпретируется (важность признаков). Вариант по умолчанию для классификации средней сложности. Реализации: scikit-learn, randomForest в R. Современные наследники — XGBoost и LightGBM.