随机森林回归，参数寻优，R语言

随机森林回归 (Random Forest Regression) 是一种集成学习方法，它利用多个决策树进行预测，并通过投票或平均结果来提高模型的稳定性和预测性能。随机森林在回归任务中非常有用，因为它能够处理高维数据、非线性关系和缺失值。

在R语言中，使用`randomForest`包进行随机森林回归。首先，你需要安装这个包：

install.package("randomForest")

然后加载并使用它来建立模型：

library(randomForest)
model <- randomForest(target_variable ~ ., data = your_data_frame, ntree = 500) # ntree指定了决策树的数量

参数寻优是优化随机森林模型的重要步骤，`caret`包提供了一种方便的方式来调整参数。你可以使用`trainControl()`设置交叉验证，`tuneGrid()`定义参数网格，最后用`train()`函数进行训练：

set.seed(123) # 设置随机种子保证可重复性
control <- trainControl(method = "cv", number = 10) # 10折交叉验证
tune_grid <- expand.grid(mtry = seq(2, sqrt(ncol(your_data_frame)), length.out = 5)) # mtry是每棵树特征的数量
model_tuned <- train(target_variable ~ ., data = your_data_frame, method = "rf", trControl = control, tuneGrid = tune_grid)