随机森林算法的随机性控制与可重复性研究：R与Python的比较
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在解决化妆品安全评估中随机森林算法的可重复性问题。通过对比R和Python中四个不同实现的算法，探讨影响随机森林结果的随机性参数与来源。研究发现，通过统一伪随机数生成器和设置可比参数，能够显著提高算法结果的一致性，推动了随机森林算法在毒理学领域的应用和可靠性。
我们证明了在$Y^2$没有重尾的温和条件下，随机森林的稳定性，并使用这一性质证明了从随机森林的袋外误差构建的预测区间的非渐进覆盖概率的下界。我们还讨论了在比先前文献中考虑的条件更弱的假设下的渐近覆盖概率。我们的工作表明，随机森林具有稳定性属性，是一种有效的机器学习方法，不仅可以提供令人满意的点预测，还可以以几乎没有额外计算成本来提供合理的区间预测。
