随机森林回归（Random Forest Regression）是一种集成机器学习的回归算法，通过构建多个决策树并综合其预测结果，以提高模型的准确性与稳定性。它在处理非线性关系、高维数据和异常值方面表现优异，广泛应用于房价预测、股票价格估计、销售额建模等连续值预测任务中。
Java代码示例：
数据分类sample_libsvm_data的标准测试数据集合的部分数据样本，其中，第一列是标签，用于标识数据的分类（二分类），其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值)：
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