Mô hình rừng ngẫu nhiên - Random Forest (RF) đã được áp dụng thành công trong nhiều bài toán kỹ thuật do tính đơn giản, linh hoạt và sự phù hợp cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy. Bê tông là một loại vật liệu xây dựng phức hợp, tính chất của nó bị chi phối bởi nhiều yếu tố, vì thế việc dự đoán các đặc tính của bê tông thường khó khăn. Trong bài báo này, tác giả nghiên cứu xây dựng một mô hình RF để dự đoán độ sụt và cường độ chịu nén của bê tông cường độ cao sử dụng phụ gia khoáng hỗn hợp từ xỉ lò cao và silicafume. Các tiêu chí để đánh giá độ chính xác của mô hình là R squared (R2) và sai số trung bình bình phương (RMSE). So sánh dữ liệu dự đoán với dữ liệu thí nghiệm, kết quả cho thấy mô hình RF có thể được sử dụng để dự đoán cả hai tham số: độ sụt và cường độ chịu nén của bê tông.Random Forest (RF) has been successfully applied to a variety of engineering problems due to its simplicity, versatility, and suitability for both classification and regression tasks. Concrete, as a material composed of multiple complex elements, is influenced by numerous factors, posing challenges in accurately predicting its properties. In this article, an RF model is developed in predicting the slump and strength of concrete using mixed mineral admixtures from blast furnace slag and silicafume. The criterions to evaluate the accuracy of the models are the R squared (R2) and the root mean square error (RMSE). Comparing the predicted data with the tested data, the result indicates that RF model should be used in predicting both the slump and strength of concrete.