我正在优化一个基于制造业的数据集，该数据集包含大量可控参数。目标是获得这些参数的最佳运行设置。

在进行研究时，我熟悉了几种预测算法。如果我使用随机森林来预测我的因变量，以便了解每个自变量的重要性，是否有办法提取算法使用的最终方程/关系？

我不确定我的问题是否足够清楚，请告诉我是否有其他我可以补充的地方。

回答：

没有通用的方法可以从随机森林中获得一个可解释的方程，来说明您的协变量如何影响因变量。为此，您可以使用更适合的不同模型，例如线性回归（或许使用核函数），或决策树。请注意，您可以使用一种模型进行预测，另一种模型进行描述性分析——没有固有的理由坚持使用单一模型。

使用随机森林来预测我的因变量，以便了解每个自变量的重要性

了解每个自变量的重要性，并不一定意味着您需要标题中提出的问题，即获取实际的关系。大多数随机森林软件包都有一种方法来量化每个协变量在训练集上对模型的影响程度。