本研究提出了一种新的随机回归森林算法，强调其一致性及与其他模型的比较。通过实证研究，验证了简化随机森林模型的重要性，并提出了处理缺失数据和异常检测的新方法。此外，研究介绍了自适应分割平衡森林（ASBF）方法，展示了其在优化和模型表现上的优势。

本研究提出了一种新的随机回归森林算法，证明了其一致性，并与其他模型进行了比较。探讨了决策树在分类预测中的缺失问题，并提出了缓解方法。此外，介绍了自适应分割平衡森林（ASBF）方法，强调了随机森林的稳定性和解释性，展示了其在医疗数据及其他应用中的优越表现。