随机森林回归决策树个数如何确定

随机森林回归中决策树的个数是一个需要调参的超参数，它会影响模型的性能和速度。一般来说，决策树的个数越多，模型的性能越好，但是训练速度会变慢，模型的复杂度也会增加。

在实践中，我们可以通过交叉验证来确定最优的决策树个数。具体来说，我们可以将训练数据集划分为多个子集，每次使用其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集来训练模型，然后计算模型在验证集上的误差。通过多次交叉验证得到不同决策树个数下模型的平均误差，从而选择最优的决策树个数。

另外，一般来说，随机森林回归中决策树的个数在10到100之间取值较为合适，可以根据具体问题和数据集的大小来进行调整。