本发明公开了一种基于随机森林的快递预测方法，包括如下步骤：收集影响快递单数的历史数据组成样本集；从样本集中筛选出特征数据构成特征集；利用回归预测法构建快递日投递预测函数；利用随机森林方法基于特征集和快递日投递预测函数求解快递日投递量。本发明主要应用在快递服务平台中，利用特征数据进行模型训练可以实现在高度快捷低成本的前提下对快递单数进行预测，采集随机森林算法实现了日均快递量快速而准确地预测，使平台可以更加了解用户特征和需求，进而据此灵活调度快递员和快递车，减少用户投递完成时间，从而节省平台人力和时间成本。