随机森林n_estimators

随机森林中的n_estimators参数表示要构建的决策树的数量。每个决策树都是随机森林的一个成员，它们在最终的预测结果中起到平均化或投票的作用。

增加n_estimators可以提高模型的性能，因为随机森林能够从多个决策树中受益，减少过拟合的风险。然而，增加n_estimators也会增加训练时间和内存消耗。

一般来说，当n_estimators增加时，模型的性能会提升，但是这个提升会有一个上限。在实际应用中，通常会通过验证集或者交叉验证来选择一个合适的n_estimators值，以避免过拟合和过度训练。

需要注意的是，增加n_estimators并不意味着模型性能一定会提高，而是需要根据具体情况进行调整和选择。