Các bài toán thiết kế công trình phức tạp như thiết kế tối ưu hay tính toán độ tin cậy tiêu tốn thời gian rất lớn đặc biệt là trong trường hợp sử dụng các phân tích phi tuyến. Vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các mô hình dự báo như sử dụng các thuật toán máy học nhằm dự đoán ứng xử của công trình. Thuật toán “rừng ngẫu nhiên” được xem là một trong những thuật toán máy học tốt nhất hiện nay nhờ sự ứng dụng hiệu quả của nó trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu đối với cả bài toán phân tích hồi qui và phân loại. Trong bài báo này, tác giả giới thiệu một phương pháp dựa trên thuật toán “rừng ngẫu nhiên” để phân tích hồi quy khả năng chịu tải của khung thép. Phân tích trực tiếp được sử dụng để xác định khả năng chịu tải của khung thép. Các thông số đầu vào của mô hình là các đặc trưng về tiết diện của phần tử khung và đặc tính vật liệu. Một khung thép không gian 6 tầng được sử dụng làm ví dụ để đánh giá hiệu quả của mô hình. Kết quả thu được cho thấy, số lượng cây ra quyết định nên sử dụng ≥ 100
Đối với bài toán hồi quy, cây ra quyết định nên được phân chia đến độ sâu tối đa
Và, độ chính xác của mô hình tăng lên khi số lượng mẫu huấn luyện tăng lên nhưng cần xem xét dựa trên tương quan giữa hiện quả mang lại về mặt kết quả và thời gian tính toán.