数模算法学习与实现：随机森林的分类与回归

首先假设两个变量是独立的（此为原假设），然后观察实际值和理论值之间的偏差程度，若偏差足够小，则认为偏差是很自然的样本误差，接受原假设。鉴于RFE仅是后向迭代的方法，容易陷入局部最优，而且不支持Lightgbm等模型自动处理缺失值/类别型特征，便基于启发式双向搜索及模拟退火算法思想，产生了一个特征选择的方法。统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡