随即森论回归 python
时间: 2023-08-27 16:14:18 浏览: 61
随机森林在解决回归问题时,并不能像在分类问题中表现得那么好。这是因为随机森林不能够给出一个连续型的输出,而是输出所有决策树的平均值。此外,随机森林在回归问题中可能存在过度拟合的问题,因为它不能预测超出训练集数据范围的情况。因此,在对某些还有特定噪声的数据进行建模时,需要谨慎使用随机森林回归模型。在Python中,可以使用sklearn库中的RandomForestRegressor类来进行随机森林回归模型的构建和训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [随机森林入门攻略(内含R、Python代码)](https://blog.csdn.net/weixin_39945531/article/details/110341168)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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