随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

随机森林（Random Forest）是一种集成算法，主要通过组合多个决策树来提高模型的精确度和泛化性能。因此，随机森林是基于决策树方法的延伸。

正确答案是：A: 决策树

专业分析：
1. **决策树基础**：随机森林的基本构建单元是决策树。决策树是一种树状结构的模型，通过对数据进行分割来做出预测。每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征的可能取值，而每个叶子节点代表一个类别或回归值。

2. **Bagging技术**：随机森林采用了Bagging（Bootstrap Aggregating）技术，通过对原始数据集进行多次有放回的抽样，生成多个不同的子数据集。每个子数据集训练一个决策树模型。

3. **随机特征选择**：在构建每个决策树时，随机森林还会在每次分裂节点时随机选择一部分特征进行考虑，而不是使用所有特征。这增加了模型的多样性，减少了过拟合的可能性。

4. **集成结果**：最终，随机森林通过对所有决策树的预测结果进行投票（分类问题）或取平均值（回归问题）来得出最终的预测结果。这个过程有效地降低了单个决策树模型的方差，提高了模型的稳定性和预测精度。

综上所述，随机森林是决策树方法的延伸和改进，通过集成多个决策树模型，实现了更好的性能。