Используется ли градиентный спуск в случайном лесе

Нет, градиентный спуск не используется в случайном лесе (Random Forest). Этот алгоритм основан на ансамбле решающих деревьев, которые строятся независимо друг от друга. Каждое дерево обучается на случайной подвыборке данных и признаков, а предсказание получается путем голосования (классификация) или усреднения (регрессия).

Вот пример обучения Random Forest в sklearn:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

Градиентный спуск применяется в алгоритмах, где требуется оптимизация параметров через минимизацию функции потерь (например, линейная регрессия, нейронные сети), но не в Random Forest.