一、随机森林算法基础核心思想：通过集成多个决策树（如100棵树）进行预测，取平均值或投票结果提高准确性。比喻：多个专家（决策树）各自预测，综合结果更可靠。适用场景：回归问题（如气温预测）、分类问题（如判断用户购买意愿）。案例：根据历史天气数据（特征）预测未来某天的最高气温（标签）。二、数据处理流程数据准备：特征与标签：特征值（输入）：用于预测的变量（如风速、降水量、积雪量）。标签值（输出）：待预测的目标（如最高气温）。数据拆分：将数据集分为训练集（80%）和测试集（20%），使用 train_test_split 工具。数据预处理：时间处理：将日期转换为时间戳（如 datetime 包）。编码处理：将文字数据（如“周一”）转为独热编码（如周一→[1,0,0,0,0,0,0]）。特征工程：创建季节变量（如12月为冬季，3-5月为春季）。删除冗余列（如删除与预测无关的字段）。数据可视化：使用 matplotlib 绘制气温趋势图、矩阵散点图（展示变量间关系）。关键图表：横轴为时间，纵轴为气温，对比真实值与预测值曲线。三、模型构建与训练模型搭建：工具：sklearn 的 RandomForestRegressor。关键参数：n_estimators=100（树的数量），random_state=0（固定随机种子，确保结果可复现）。训练过程：输入训练集特征值和标签值，让模型学习规律。示例代码：python复制model.fit(X_train, y_train)预测与验证：输入测试集特征值，输出预测结果。对比预测值与真实值，计算误差率。四、模型评估与优化误差计算：指标：均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）。公式：正确率=100%−误差率正确率=100%−误差率参数调优：网格搜索（Grid Search）：遍历所有参数组合，找到最优解（精度高但耗时长）。随机搜索（Random Search）：随机抽取参数组合，高效找到较优解。交叉验证：三折交叉验证，确保模型稳定性。超参数优化：超参数：训练前设定的参数（如树的数量、最大深度）。优化目标：通过调整超参数（如从200棵树增至1000棵），提升模型准确率。五、实践对比实验数据集对比：数据集一（338行，14个特征） vs 数据集二（2181行，17个特征）。结论：数据量越大、特征越丰富，模型准确率越高。参数空间拓展：向左/向右调整参数范围（如树深从10层→20层），观察准确率变化。六、工具与代码关键点工具包：pandas：读取CSV文件、数据清洗。numpy：数值计算、数组操作。matplotlib：绘图与可视化。sklearn：模型构建、数据拆分、参数搜索。代码步骤：数据读取 → 预处理 → 拆分 → 训练 → 预测 → 评估 → 优化。七、实战经验总结企业应用：高准确率是关键（如商品推荐转化率）。需反复调整数据样本和超参数，找到最优组合。