随机森林 时间序列预测

随机森林在时间序列预测中的应用主要是通过使用回归算法来预测未来的数值。通过使用随机森林进行时间序列预测，可以根据过去的数据和其他相关因素来预测未来的数值。这种方法可以应用于各种领域，如股票预测、尸体死亡时间预测等。通过训练模型并使用随机森林算法，可以提高预测准确度，并获得特征的贡献度等评估信息。同时，随机森林还可以应用于无监督的时间序列预测，通过对新数据的预测来进行分析和预测。因此，随机森林是一种常用的用于时间序列预测的方法，可以实现准确的预测和特征分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [RandomForest：随机森林预测生物标记biomarker——回归](https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/80153357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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