10折交叉验证的随机森林回归

10折交叉验证的随机森林回归是一种用于回归问题的机器学习算法。它将多个决策树结合在一起，以减少过拟合和提高模型的泛化能力。而10折交叉验证是一种模型评估方法，它将数据集划分为10个部分，每次使用9个部分进行训练，1个部分进行测试，重复10次，每次测试部分不同，最终得到10个测试结果的平均值作为模型的评估指标。

在随机森林回归中，每个决策树使用随机选择的特征和样本进行训练，以增加模型的多样性，并防止过拟合。最终的预测结果是所有决策树的平均值或加权平均值，具体取决于实现的算法。

10折交叉验证的随机森林回归是一种常用的机器学习算法，特别适用于高维数据和大规模数据集的回归问题。