randomforestregressor原理

随机森林回归器（Random Forest Regressor）是一种集成学习方法，它是基于决策树算法的一种改进。它通过随机选择一部分特征和样本来构建多个决策树，然后将这些决策树的结果进行平均或投票来预测连续型的目标变量。

具体来说，随机森林回归器的原理如下：

1. 随机选择一部分特征和样本：在每次构建决策树的时候，随机从所有特征中选择 m 个特征，然后从样本中有放回地选择 n 个样本来进行训练。

2. 构建多个决策树：使用选定的特征和样本，构建多个决策树，每个决策树都是一个独立的分类器。

3. 预测目标变量：当需要预测一个新的样本的目标变量时，将它传入每个决策树，得到多个预测结果，然后将这些结果进行平均或投票，得到最终的预测结果。

随机森林回归器的优点在于它可以有效地避免过拟合，并且具有较高的准确率和鲁棒性。缺点是它的模型比较复杂，训练时间较长，需要大量的计算资源。