随机森林回归：提高预测性能的集成学习算法

随机森林回归（Random Forest Regression）是一种集成学习算法，它将多个决策树模型进行集成，利用随机抽样和随机特征选择来提高模型的泛化性能。在随机森林回归中，每个决策树模型都是基于不同的随机样本和随机特征进行构建的，这样可以减少过拟合的风险。随机森林回归适用于回归问题，可以用来预测连续型变量的值。与单个决策树相比，随机森林回归通常具有更好的预测性能和更强的鲁棒性，特别是在处理高维数据和噪声数据时表现更加优异。