随机森林RF预测因子

随机森林RF预测因子是一种基于决策树的机器学习算法，用于预测因变量与多个自变量之间的关系。在随机森林中，会构建多个决策树，并通过对每个决策树的预测结果进行组合来得到最终的预测结果。每个决策树都是基于随机选择的一部分训练数据和特征进行构建，这样可以增加模型的多样性和准确性。RF预测因子可以用于分类问题和回归问题。在分类问题中，RF预测因子可以预测样本属于不同类别的概率或标签。而在回归问题中，RF预测因子可以预测连续值的因变量。这种方法在许多领域中都被广泛应用，如金融、医疗、天气预测等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [分类预测 | Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128975027)[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: 50%"]
- *2* [回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129482101)[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: 50%"]
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