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

正确答案是A: 决策树。

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合其预测结果来提高模型的准确性和稳定性。具体来说，随机森林是在Bagging（Bootstrap Aggregating）方法的基础上进行改进的。Bagging方法通过对数据集进行多次有放回的随机抽样，生成多个子数据集，并在每个子数据集上训练一个决策树模型。最终，通过对这些决策树的预测结果进行投票（分类问题）或取均值（回归问题），来得到最终的预测结果。

相比于单一决策树，随机森林通过引入随机性来增强模型的泛化能力和鲁棒性。具体的改进包括：

1. **随机样本选择**：每棵树都是在一个不同的随机样本子集上训练的。
2. **随机特征选择**：在构建每棵树的过程中，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。

这种方法有效地减小了过拟合的风险，使得模型在面对新数据时表现得更为稳健。

因此，随机森林是决策树方法的延伸和改进。