randomforestregressor的r方

随机森林回归器（Random Forest Regressor，RFR）是一种常用的机器学习算法，用于解决回归问题。RFR中常用的评价指标是R方（R-squared），也叫拟合优度。

R方用于衡量模型对样本数据的拟合程度，值从0到1，越接近1表示模型拟合的越好，越接近0表示拟合的效果越差。R方的计算方法是：1-（残差平方和/总平方和），其中残差平方和是预测值与实际值的差的平方之和，总平方和是实际值减去均值的平方之和。

RFR的R方计算方法与普通线性回归模型不同。在普通线性回归模型中，R方等于模型解释的方差占总方差的比例。而在RFR中，R方等于被模型解释的方差占总方差的比例，其中模型解释的方差是指模型与真实值之间的方差，总方差是指样本总方差。

RFR在实际应用中，R方的大小会受到很多因素的影响，如特征选择、超参数调节等。在选择RFR作为回归模型时，需要综合考虑模型的实际预测效果、计算效率和可解释性等因素，选取适合的超参数和特征组合，以获得更好的预测效果和可解释性。