python随机森林回归输出混淆矩阵和误判率

随机森林回归是一种集成学习算法，用于解决回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是基于随机选择的特征子集进行训练。当使用随机森林回归进行预测时，每个决策树都会给出一个预测结果，最后通过取平均值或者投票的方式得到最终的预测结果。

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。对于回归问题，我们可以将预测值和真实值进行离散化处理，然后构建混淆矩阵。混淆矩阵的行表示真实值的类别，列表示预测值的类别。每个元素表示在真实值为某一类别、预测值为另一类别的样本数量。通过分析混淆矩阵，我们可以得到模型在各个类别上的预测准确度和误判率等信息。

误判率是指模型在预测过程中错误分类的样本比例。对于回归问题，我们可以将预测值和真实值进行离散化处理，然后计算模型在错误分类样本上的比例，即为误判率。