随机森林算法的模型评估

随机森林算法的模型评估可以通过多种指标进行衡量。其中常用的指标包括误差值和拟合优度值。误差值衡量了模型在训练数据上的预测误差，一般希望误差值越小越好；拟合优度值则表示模型对观测数据的拟合程度，一般希望拟合优度值越大越好。

在引用中，研究人员将融合模拟退火的随机森林算法应用于房价评估问题，并与传统的随机森林算法进行对比实验分析。结果表明，融合了模拟退火的随机森林算法相比传统算法，在误差值上有所减少，在拟合优度值上有所增加。

在引用中，研究人员利用最小相对熵理论设计了损失函数，训练了随机森林算法模型，并提取了不同风化类型及风化程度样本数据的光谱特征。通过训练后的分类模型，可以对石窟多光谱图像中每个像素点的风化类型及风化程度进行智能预测评估。

综上所述，随机森林算法的模型评估包括误差值和拟合优度值。误差值越小，拟合优度值越大，代表模型的性能越好。