随机森林回归预测模型

随机森林回归预测模型是一种基于决策树的集成学习算法，用于解决回归问题。它通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。

在随机森林回归预测模型中，每个决策树的构建过程中，会随机选择一部分特征进行划分。这样可以减小特征之间的相关性，提高模型的泛化能力。在预测过程中，每个决策树会对输入样本进行预测，并将所有决策树的预测结果进行平均，得到最终的回归预测结果。

随机森林回归预测模型具有以下优点：
1. 能够处理高维数据和大规模数据集。
2. 具有较好的泛化能力，能够有效地减少过拟合问题。
3. 能够评估特征的重要性，帮助特征选择和数据理解。
4. 对于缺失值和异常值具有较好的容错性。

需要注意的是，在使用随机森林回归预测模型时，需要调节一些参数，如决策树的数量、特征选择的方法等，以获得更好的预测性能。