随机森林的基分类器可以是回归树也可以是分类树。

正确答案是：D: 随机森林算法中的基分类器都是回归树。

分析如下：

A: 随机森林是一种集成算法
这个描述是正确的。随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过结合多棵决策树来提高模型的准确性和稳定性。

B: 随机森林是由多棵决策树共同构成
这个描述也是正确的。随机森林由多棵决策树组成，每棵树都是在数据的不同子集上训练得到的。

C: 随机森林算法通常可以防止过拟合
这个描述也是正确的。由于随机森林通过集成多棵决策树来进行预测，它通常比单一的决策树更能防止过拟合。

D: 随机森林算法中的基分类器都是回归树
这个描述是错误的。随机森林中的基分类器可以是分类树（用于分类任务）或回归树（用于回归任务）。因此，基分类器并不都是回归树，它们可以根据具体任务的需求而有所不同。

因此，D选项是错误的。