随机森林回归示例教程 🌳📊

随机森林（Random Forest）是一种强大的机器学习算法，结合了决策树的预测能力与集成学习的泛化优势。以下是使用随机森林进行回归任务的步骤指南：

1. 数据准备 📁

• 加载数据：使用 pandas 读取数据集（例如：pd.read_csv("data.csv")）
• 数据预处理：处理缺失值、标准化特征、划分训练集与测试集

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
  

• 可视化数据：使用 matplotlib 或 seaborn 分析特征分布

2. 模型训练 🧠

• 导入随机森林回归器：

  from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
  model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
  

• 拟合模型：

  model.fit(X_train, y_train)
  

3. 预测与评估 📈

• 预测结果：

  predictions = model.predict(X_test)
  

• 评估指标：计算均方误差（MSE）或决定系数（R²）
• 模型优化：通过调整参数（如 max_depth、n_estimators）提升性能

扩展学习 📚

如需深入了解机器学习基础，可参考：
机器学习入门教程

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决策树分类详解

💡 小贴士：随机森林通过自助法（Bootstrap）生成多棵决策树，最终结果取平均，适合处理非线性回归问题。