python的rfr

"rfr"通常指的是在Python中使用scikit-learn库（sklearn）里的RandomForestRegressor对象。这是一种集成学习方法，它基于决策树（Decision Tree）构建多个随机化的模型，每个模型都是在训练数据的一个随机子集上生成，并且只考虑部分特征。随机森林回归器（Random Forest Regressor）主要用于回归分析，能够处理高维数据、非线性和交互性，并具有很好的预测性能以及较强的抗过拟合能力。

在Python中，你可以这样使用`rfr`：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 初始化随机森林回归模型
rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 使用fit()方法拟合训练数据
rfr.fit(X_train, y_train)

# 预测新的数值
y_pred = rfr.predict(X_test)

# 或者评估模型性能
score = rfr.score(X_test, y_test)

这里，`n_estimators`参数指定了决策树的数量，`random_state`用于保证每次随机抽样结果的一致性。`fit()`方法用于模型训练，`predict()`用于做预测，而`score()`则是评估模型在测试集上的性能指标。