随机森林模型的average参数怎么调节

随机森林是一种常用的机器学习算法，它可以应用于分类和回归问题。在随机森林中，average参数是指在多个决策树中如何计算最终的预测值。在分类问题中，通常采用投票的方式进行决策，即所有决策树的预测结果取众数；在回归问题中，通常采用平均的方式进行决策，即所有决策树的预测结果取平均值。而average参数就是用来控制在回归问题中如何进行平均。具体来说，average可以取值为：
- "mean": 对所有决策树的预测结果取平均值。
- "median": 对所有决策树的预测结果取中位数。

调节average参数可以影响随机森林模型的预测效果。在实际应用中，通常需要根据具体问题进行选择。如果数据中存在异常值，可以考虑使用"median"进行平均，因为它对异常值不敏感；如果数据分布比较均匀，则可以使用"mean"进行平均。