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Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

随机森林回归 (Random Forest Regression) 是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性。相较于单一的决策树模型，随机森林通过随机采样和多棵树的集成，减少了模型的方差，从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景，并通过 Scala 代码示例展示如何在 Spark 中应用这一模型。

随机森林回归的原理

随机森林回归是基于决策树的一种集成算法。它通过构建多棵独立的决策树，并将各棵树的预测结果平均（或加权平均），以此来进行回归预测。随机森林的核心思想在于通过 “Bagging”（Bootstrap Aggregating） 技术来创建多棵决策树，并在每棵树的构建过程中引入随机性，以降低模型的过拟合风险。

关键概念：

• Bagging：从原始数据集中随机抽取多个子集（有放回采样），每个子集用于训练一棵决策树。
• 随机特征选择：在构建每棵树的过程中，随机选择一部分特征进行分