Python算法练习（十一）// 算法：随机森林（回归），数据集：Boston房价

一、练习目标

1、通过练习加深对随机森林回归算法的理解，学会调节参数得到最优模型；
2、区分随机森林回归与决策树回归的效果差别；
3、通过数据挖掘得到影响房价的关键特征。

二、关键结论

1、特征存在明显的验证多重共线性；
2、关键特征LSTAT、RM；
3、Boston房价数据集用随机森林回归的效果最好，优于决策树回归算法、线性回归算法。

三、练习步骤

（一）导入数据
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（二）探索数据
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（三）模型构建与评估（决策树回归）
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（四）模型构建与评估（随机森林回归）
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（五）模型构建与评估（线性回归）
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