随机森林回归中的树木数量

是指在随机森林模型中使用的决策树的数量。随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行预测和回归分析。

树木数量是随机森林模型中的一个重要参数，它决定了模型的复杂度和预测性能。一般来说，增加树木数量可以提高模型的准确性和稳定性，但也会增加计算成本和训练时间。

随机森林中的每个决策树都是独立训练的，通过随机选择特征和样本进行训练，然后根据多数投票或平均值来进行预测。树木数量越多，模型的预测结果越稳定，但也可能导致过拟合问题。

在实际应用中，树木数量的选择需要根据具体问题和数据集的特点来确定。一般来说，较小的数据集可以选择较少的树木数量，而较大的数据集可以选择较多的树木数量。可以通过交叉验证等方法来选择最优的树木数量。

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