基于随机森林的广告佣金预测方法、系统、设备及介质

本申请公开了一种基于随机森林的广告佣金预测方法、系统、设备及介质，方法通过获取广告佣金的历史数据，并对历史数据进行预处理；将预处理后的历史数据输入到预设的基于随机森林的广告佣金预测模型中进行训练，获得训练之后的广告佣金预测模型；获取广告佣金的实时数据，并对实时数据进行预处理，将实时数据输入到训练之后的广告佣金预测模型，获得广告佣金的预测结果。本申请利用随机森林强大的特征筛选和学习能力，能够有效处理高维度、非线性的数据，精准捕捉广告投放过程中各类影响因素的复杂关系，即能够对大量历史广告数据进行深度分析与训练，从而显著提高广告佣金预测的准确率，为互联网广告业务的科学决策与优化运营提供有力支持。