我用随机森林做回归预测，为什么train_test_split这样划分的训练集训练模型，测试集测试模型效果特别好，我自己的数据我用前1万条训练后2000条测试效果很差，求指教
随机森林回归预测新数据效果差
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- 2025-02-10 20:53今天，我们将带你走进一个基于Python的机器学习预测程序，使用随机森林回归模型，轻松实现数据预测与可视化！ 程序亮点： 数据预处理：通过MinMaxScaler对数据进行归一化处理，确保模型训练的高效性。 随机森林...
- 2022-04-10 12:14人工智能_项目实践_贷款违约预测_基于随机森林算法的贷款违约预测模型研究 如何在发放贷款前有效的评价和识别借款人潜在的违约风险，计算借款人的违约概率，是现代金融机构信用风险管理的基础和重要环节。本文主要...
- 2024-02-09 13:065. **预测：** 对于新的输入样本，通过每个决策树进行预测，并将所有决策树的预测结果取平均，得到最终的随机森林回归预测结果。 在随机森林中，每颗决策树都会对数据做出预测，而最终的预测结果是所有决策树预测...
- 2024-10-10 21:56在当今数据分析和机器学习领域，随机森林回归作为一种广泛应用的集成学习方法...随着数据科学和人工智能的不断发展，麻雀搜索算法优化随机森林回归预测技术有望在更多的领域发挥其潜力，为科学决策提供更加强大的支持。
- 2023-08-31 09:10这代码使用Pandas、scikit-learn和tqdm库，通过随机森林回归模型预测虚拟机行为。它从CSV文件读取训练数据，对虚拟机ID进行独热编码，使用时间和编码特征训练模型，并在进度条下训练。然后，从另一个CSV文件读取测试...
- 2024-04-25 08:56在这个“ai_机器学习算法实现之随机森林回归”的资料包中，我们很可能会发现关于如何在实践中应用随机森林回归算法的详细教程或代码示例。 随机森林算法的核心思想是构建大量的决策树，并将它们的结果进行整合。每...
- 2025-05-27 11:50内容概要：本文详细探讨了利用粒子群算法（PSO）优化随机森林（RF）回归预测的技术方法，并介绍了多种现代优化算法如哈里斯鹰、狼群算法等的应用。文中首先解释了PSO与RF结合的基本原理，即通过将RF的超参数作为粒子...
- 2024-10-20 00:11例如，可以先使用随机森林回归或决策树回归来获取数据的初步预测，然后利用支持向量机回归来精细化模型预测。同时，线性回归可以作为基线模型，帮助我们理解哪些特征对预测结果有重要影响。 房产价格预测是一个复杂...
- 2022-03-17 13:21"基于随机森林算法的长时间序列气象数据早期预测冬...本文研究了基于随机森林算法的长时间序列气象数据早期预测冬小麦产量的方法，并对产量预测结果进行了分析和讨论，为冬小麦生育早期产量预测提供了新的思路和方法。
- 2025-04-15 16:33代码赵的博客 属于 Bagging（.bootstrap aggregating）策略的典型应用。...随机森林回归可以从理论理解、算法实现和实践应用三个层面展开学习。），无需手动实现底层算法，专注于数据处理和模型调优。使用 Python 的。
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