随机森林-模型测试阶段

随机森林模型测试阶段是评估模型性能的关键步骤。在这个阶段，我们将使用训练好的随机森林模型对新的、未见过的数据进行预测。为了确保模型的准确性和泛化能力，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于构建模型，而测试集则用于评估模型在未知数据上的表现。此外，我们还可以通过交叉验证方法来进一步优化模型参数，以提高模型的预测准确性。总之，随机森林模型测试阶段是确保模型能够在实际应用场景中发挥预期效果的重要环节。