一种基于随机森林算法的用户空间设备能耗预测方法

本发明公开了一种基于随机森林算法的用户空间设备能耗预测方法，通过多维度数据收集整合，全面反映用户行为与能耗特征，利用这些数据训练随机森林模型，捕捉用户行为复杂关系和细微变化，提升预测准确性，相较于传统模型，随机森林在处理非线性、高维数据时表现更优，能更精确预测用户在公共空间的选择和设备使用情况，进而精确计算能耗，由多棵回归树构成，基于不同特征分量训练，集成学习方法提高模型泛化能力，适应新数据、不同场景及用户、设备、环境条件变化，同时，随机选择特征和样本减少偏见，提高少数类预测准确性，降低过拟合风险，确保模型稳定性能。