RandomForestRegressor详细参数及其解释

随机森林回归器的参数主要包括：n_estimators（基分类器的数量）、criterion（度量弱分类器的质量）、max_depth（树的最大深度）、min_samples_split（节点分裂所需的最小样本数）、min_samples_leaf（叶节点所需的最小样本数）、max_features（每棵树使用的特征数）。n_estimators参数越高，模型的准确度就越高，但计算成本也越高。criterion参数用于定义度量弱分类器质量的指标，常用的有均方差（mse）和熵（entropy）。max_depth参数用于限制树的深度，设置这个参数可以防止过拟合。min_samples_split参数用于定义节点分裂所需的最小样本数，过大的值会导致模型无法进行学习，过小的值可能会造成过拟合。min_samples_leaf参数用于定义叶节点所需的最小样本数，设置这个参数可以防止过拟合。max_features参数用于限制每棵树使用的特征数，设置这个参数能够减少过拟合的风险。