介绍sklearn随机森林回归

Scikit-learn中的随机森林回归是一种基于决策树的集成方法，它通过使用多个决策树对数据集进行训练和预测，来提高回归任务的性能。在训练时，随机森林回归会从原始数据集中随机选择多个样本和特征，以构建多个决策树。在预测时，随机森林回归会将这些决策树的结果进行平均或加权平均，来得到最终的预测结果。随机森林回归具有很强的鲁棒性和准确性，并适用于大规模数据集和高维数据。