今天分享集成学习家族的元老级存在-随机森林（RF），也是一个经典的回归算法之一了，用来水一篇小论文毕业、本科毕业论文和毕业设计，还是游刃有余的。

从数据导入、归一化处理，到模型训练与超参数网格搜索，再到SHAP可视化分析，每一步都有在代码修改指南里有注释。最重要的是几张可视化图片，放在论文里足以证明模型的泛化能力：

📊 1. 预测效果散点图

实际值 vs 预测值分布一目了然

附带渐变色直方图与KDE曲线，美观又科学

关键指标（R²、RMSE、MAE、MAPE）直接标注在图上

📈 2. 残差分析图

双子图设计：残差散点图 + 分布直方图

自动进行K-S正态性检验，结果直接嵌入图中

帮你快速诊断模型是否拟合良好

🔍 3. SHAP可解释性分析

摘要图（含特征重要性玫瑰图） + 蜂群图

清晰展示每个特征如何影响预测结果

特征依赖图揭示关键变量的非线性效应

所有图片自动保存为高分辨率PNG，另有代码修改指南，替换数据路径即可运行！快来试试吧!