随机森林回归是一种基于决策树的回归算法，它的目标是通过组合多个决策树来预测连续性的数值型变量。随机森林回归会随机选择一部分特征和样本，然后构建多个决策树，并将它们组合起来进行预测。随机森林回归的优点是能够处理非线性的数据，对异常值有一定的鲁棒性，同时也可以评估特征的重要性，但它的缺点是模型的可解释性不如线性回归，对于高维稀疏数据的效果不如其他算法。

您的描述也是比较准确的，感谢补充！可以看出，随机森林回归是一种基于决策树的集成学习方法，通过随机选择样本和特征构建多个决策树，利用集成的方式来提高模型的泛化能力和预测性能。同时，由于每个决策树的训练过程是相对独立的，因此随机森林回归的训练速度也相对较快。但是，随机森林回归的模型复杂度较高，可解释性较差，对于一些高维稀疏数据的处理效果也可能不如其他算法。