Значительный рост интереса исследователей к применению в оценке недвижимого имущества методов, основанных на деревьях решений, обусловлен увеличивающимися потоками доступной рыночной информации, развитием методов машинного обучения, искусственного интеллекта, и ограниченными возможностями традиционных методов оценки недвижимого имущества. В то же время, распределение цен на недвижимость хорошо приближается логарифмически нормальным распределением, что проявляется в завышении предсказаний такими методами в области меньше средних значений имеющегося набора данных и занижении предсказаний в области выше средних значений. В статье показаны причины этих особенностей и предложен адаптивный алгоритм случайного леса, основной идеей которого является корректировка результатов работы базового алгоритма с помощью устранения смещения предсказанных значений.  Результаты апробировались на ценах предложений объектов недвижимости в Санкт-Петербурге.