目录1 代码分段讲解1.1 数据与模型准备1.2 超参数范围给定1.3 超参数随机匹配择优1.4 超参数遍历匹配择优1.5 模型运行与精度评定2 完整代码本文介绍基于python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参
目录1 代码分段讲解1.1 模块与数据准备1.2 特征与标签分离1.3 RF模型构建、训练与预测1.4 预测图像绘制、精度衡量指标计算与保存1.5 决策树可视化1.6 变量重要性分析2 完整代码本文介绍在python环境中，实现随机森林
目录一、决策树原理概述1.决策树原理2.信息论①信息熵②决策树的分类依据③其他决策树使用的算法④决策树API二、决策树算法案例1.案例概述2.数据处理3.特征工程4.使用决策树进行预测5.决策树优缺点及改进三、随机森林
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