Random Forest算法在波士顿房价预测中的用法

Random Forest算法是一种集成学习方法，其通过组合多个决策树来进行预测。在波士顿房价预测中，Random Forest算法可以如下应用：

1. 数据准备：将波士顿房价数据集分为训练集和测试集，并对数据进行预处理，如数据清洗、特征选择和特征缩放等。

2. 随机森林训练：利用训练集数据训练随机森林模型。在随机森林模型中，多个决策树同时训练，每个决策树使用不同的随机样本和特征集进行训练。

3. 预测：利用测试数据集对随机森林模型进行测试，得出预测结果。

4. 性能评估：计算预测结果与实际结果之间的误差，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标，评估随机森林模型的性能。

随机森林算法具有较高的预测精度和鲁棒性，并且能够有效地处理高维数据和特征之间的相关性。在波士顿房价预测中，随机森林算法可以帮助我们更好地理解数据集中的特征，并对房价进行准确的预测。