目标随机森林模型的构建方法、装置、设备及程序产品

本发明涉及数据处理技术领域，公开了目标随机森林模型的构建方法、装置、设备及程序产品，该方法包括：获取训练数据集，并构建随机森林模型；利用训练数据集对随机森林模型进行模型训练，得到训练好的随机森林模型；基于浣熊算法对随机森林模型的超参数进行优化，得到目标参数；基于目标参数和训练好的随机森林模型，构建目标随机森林模型。本发明通过集成多个决策树来工作，每个决策树都基于随机选择的数据和特征进行训练。这种集成策略减少了过拟合的风险，提高了模型的稳定性和准确性，并且通过调整决策树的数量和决策树的最大深度等参数，可以控制模型的复杂度和泛化能力。