随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，可以用于分类和回归问题。由于随机森林是一种非参数模型，因此不会像传统的线性模型一样生成显著性P值。

在随机森林中，模型的性能通常通过计算精度、召回率、F1得分等指标来评估。这些指标可以帮助评估模型的分类性能和预测准确度，但不能提供P值等显著性统计信息。