随机森林回归模型改进

随机森林回归模型可以通过以下几种方法进行改进：
1. 增加决策树个数：随机森林模型中的每个决策树都会独立地进行预测，并通过取平均值或投票的方式得到最终结果。增加决策树的个数可以提高模型的稳定性和泛化能力。
2. 调整最大深度：决策树的最大深度决定了每个决策树的复杂度，过大的最大深度可能导致过拟合，而过小的最大深度可能导致欠拟合。通过调整最大深度可以平衡模型的复杂度和偏差。
3. 调整最小分离样本数：最小分离样本数指的是一个节点上所需的最小样本数才能进一步分裂。增大最小分离样本数可以减少模型的复杂度，防止过拟合。
4. 调整最小叶子节点样本数：最小叶子节点样本数指的是每个叶子节点上所需的最小样本数。增大最小叶子节点样本数可以减少模型的复杂度，防止过拟合。
5. 调整最大分离特征数：最大分离特征数指的是在每个节点中随机选择的特征数。增大最大分离特征数可以增加模型的随机性，提高模型的泛化能力。