IDL随机森林回归预测模型

IDL (Interactive Data Language) 随机森林回归预测模型是一种基于机器学习的统计方法，它结合了决策树的多个实例，每个决策树对数据做出独立预测，然后通过投票或平均结果得到最终的预测值。在回归任务中，随机森林通过对训练数据集进行多次抽样并构建决策树，降低了过拟合的风险，提高了模型的稳健性和准确性。

以下是IDL随机森林回归的一些关键特点：
1. **集成学习**：利用大量弱分类器（这里是决策树）组合成强预测器。
2. **特征选择**：在创建每个决策树时，只选取部分随机特征，增加了泛化能力。
3. **多样性**：每棵树的建立基于不同的训练样本和特征子集，增加了模型的多样性。
4. **易于解释**：虽然整体模型复杂，但单个决策树相对简单，可以提供一定的可解释性。