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目录
💥1 概述
RFR（Random Forest Regression）是一种基于随机森林算法的回归预测方法。随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树，然后将它们组合起来进行预测，从而提高预测的准确性和鲁棒性。
RFR回归预测的基本思想是，对于给定的输入特征，通过随机森林算法构建多个决策树，并对每个决策树的预测结果进行平均或加权平均，得到最终的预测结果。在构建每个决策树时，随机森林算法会随机选择一部分特征进行分裂，从而避免过拟合问题。
RFR回归预测的优点是具有较高的预测准确性和鲁棒性，能够处理高维数据和非线性关系。缺点是需要较多的计算资源和时间，同时对于一些复杂的问题，可能需要更多的数据和特征进行训练。
RFR回归预测在实际应用中广泛应用于金融、医疗、工业等领域，如股票价格预测、疾病诊断、故障检测等。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]石婷婷.基于随机森林算法的短期负荷预测研究[D].郑州大学[2023-10-14].DOI:CNKI:CDMD:2.1017..
[2]杨练兵,陈春波,郑宏伟,等.基于优化随机森林回归模型的土壤盐渍化反演[J]. 2021.
🌈4 Matlab代码实现
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