随机森林回归-强制使用超过20%的可能变量

随机森林回归是一种集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归分析。在随机森林回归中，每个决策树都是基于随机选择的特征子集进行构建的，这样可以减少过拟合的风险。

随机森林回归的优势包括：

1. 高准确性：随机森林回归可以通过组合多个决策树的预测结果来提高预测准确性。
2. 鲁棒性：随机森林回归对于数据中的噪声和异常值具有较好的鲁棒性，能够有效地处理不完整或有缺失的数据。
3. 可解释性：随机森林回归可以提供特征的重要性排序，帮助我们理解数据中各个特征对于预测结果的贡献程度。
4. 可扩展性：随机森林回归可以并行处理大规模数据集，具有较好的可扩展性。

随机森林回归在许多领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、销售预测等。它可以用于预测房价、股票价格、销售额等连续型变量的数值。

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