决策树随机森林回归预测

决策树随机森林回归是一种基于决策树的集成学习算法，用于回归问题的预测。它通过组合多个决策树模型来减少过拟合，提高预测的准确性和稳定性。

在随机森林回归中，首先随机选择一部分训练样本，然后针对每个子样本集构建一个决策树模型。这些决策树之间是相互独立的，每个决策树都会对输入样本进行预测。最后，通过对所有决策树的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。

与传统的单个决策树相比，随机森林回归具有以下优势：
. 可以处理大量的输入特征，不需要进行特征选择。
2. 能够处理缺失值和不平衡数据。
3. 对噪声鲁棒性强，泛化能力好。

需要注意的是，随机森林回归在训练时可能会占用较大的内存和计算资源，因为它需要构建多个决策树模型。但是，在预测阶段，由于模型之间相互独立，可以并行计算，因此预测速度较快。