首页要求用决策树和随机森林回归算法进行回归预测分析，最后模型以MSE均方误差作为衡量指标。主要包含：数据预处理，建立初始模型，模型调参，交叉验证等主要步骤

要求用决策树和随机森林回归算法进行回归预测分析，最后模型以MSE均方误差作为衡量指标。主要包含：数据预处理，建立初始模型，模型调参，交叉验证等主要步骤

时间: 2023-06-07 07:09:29 浏览: 210

通过多种机器学习股票价格预测，包括随机森林(Random Forest),决策树(SVM),线性回归(LinearRegress

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数据获取与数据集说明/Data acquisition and dataset description 利用toshare获取600519.sh 2000-2020年数据，除了随机森林外基本都是以前19年数据做训练集，最后一年做预测。通过多种机器学习股票价格预测，包括随机森林(Random Forest),决策树(SVM),线性回归(LinearRegress

好的，关于用决策树和随机森林回归算法进行回归预测分析，最后模型以MSE均方误差作为衡量指标的问题，我可以回答。首先，数据预处理是非常重要的一步，可以包括缺失值处理、异常值处理、数据平衡处理等。然后，建立初始模型，可以选择决策树回归算法或随机森林回归算法进行建模。接着，进行模型调参，选择合适的超参数，例如树的深度、叶子节点最小样本数等。最后，进行交叉验证，使用MSE均方误差作为评估指标，对模型进行评价和优化。请问还有其他问题吗？

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