“RandomForestRegressor”对象没有属性“accuracy_score”

RandomForestRegressor是一种随机森林回归模型，用于解决回归问题。它是基于决策树的集成学习算法，通过组合多个决策树来进行预测。

RandomForestRegressor对象没有属性"accuracy_score"是因为"accuracy_score"是用于评估分类模型的指标，而不是回归模型。在回归问题中，我们通常使用其他指标来评估模型的性能，如均方误差（Mean Squared Error）和决定系数（Coefficient of Determination）等。

对于RandomForestRegressor模型，我们可以使用以下指标来评估其性能：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：衡量预测值与真实值之间的平均差异程度，公式为MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2，其中y_pred为预测值，y_true为真实值，n为样本数量。MSE越小，表示模型的预测结果与真实值越接近。
2. 决定系数（Coefficient of Determination，R^2）：衡量模型对观测数据的拟合程度，取值范围为0到1。R^2越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。

在腾讯云中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来构建和部署机器学习模型，包括随机森林回归模型。该平台提供了丰富的机器学习算法和模型评估指标，可以帮助开发者快速构建和部署模型。

注意：以上答案仅供参考，具体的评估指标和腾讯云产品可能会有所不同，请根据实际情况进行调整。