回归>>>均方误差MSE

RandomForestRegressor（随机森林回归）

一、参数criterion取值不同（与决策树部分相同）

1）"mse"：回归树中，MSE是分支质量衡量指标，也是回归树回归质量衡量指标

2）"friedman_mse"

3）"mae"

二、模型衡量指标不同：R²或MSE（常用）

三、常用接口apply, predict, fit, score，没有predict_proba

注：如何打印模型评估指标列表？

import sklearn
sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys())

随机森林回归器

重要参数，属性与接口

criterion

回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种： 1）输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE)，父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为 特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失

2）输入“friedman_mse”使用费尔德曼均方误差，这种指标使用弗里德曼针对潜在分枝中的问题改进后的均方误差

3）输入"mae"使用绝对平均误差MAE（mean absolute error），这种指标使用叶节点的中值来最小化L1损失

在回归中，我们追求的是，MSE越小越好。 然而，回归树的接口score返回的是R平方，并不是MSE。R平方被定义如下：

虽然均方误差永远为正，但是sklearn当中使用均方误差作为评判标准时，却是计算”负均方误 差“（neg_mean_squared_error）。

最重要的属性和接口，都与随机森林的分类器相一致，还是apply, fit, predict和score最为核心。值得一提的是，随 机森林回归并没有predict_proba这个接口，因为对于回归来说，并不存在一个样本要被分到某个类别的概率问 题，因此没有predict_proba这个接口。