正确答案是：C: 随机森林(Random Forest)

**专业分析：**

- **袋装法 (Bagging)**：
- **适用范围**：袋装法是一种通用的集成学习技术，它并不局限于决策树模型，可以应用于多种类型的基模型（如线性模型、神经网络等）。
- **机制**：通过对数据集进行自助采样（Bootstrap Sampling），生成多个子数据集，并在这些子数据集上训练多个基模型，最后通过平均或投票的方式得到最终结果。

- **提升法 (Boosting)**：
- **适用范围**：提升法也是一种通用的集成学习技术，它可以应用于多种基模型。虽然在实践中常用于决策树（如AdaBoost、Gradient Boosting），但理论上可以用于其他模型。
- **机制**：提升法通过逐步调整模型，依次训练弱学习器，每个学习器关注前一个学习器的错误部分，最终结合所有弱学习器形成强学习器。

- **随机森林 (Random Forest)**：
- **适用范围**：随机森林是专门为决策树设计的集成学习方法。尽管Bagging可以用于多种模型，但随机森林结合了决策树的特性（如随机特征选择）来构建多个决策树模型，因此其实现和优化是基于决策树的。
- **机制**：在决策树基础上，使用多个树的集合来提高模型的稳定性和准确性，同时随机选择特征以增加多样性，减少过拟合的风险。

因此，只有随机森林（Random Forest）是严格依赖于决策树的模型方法。