随机森林实战：分类指标领先，时序易过拟合

2026年10月12日，AGI Hunt 发布《随机森林预测组合与实战》，介绍随机森林的组合预测机制：分类任务对各子树预测取多数投票，回归任务取各树预测值的平均。作者在实战中将随机森林用于线索评分模型，发现在所有分类指标上都显著超过其此前最好的带惩罚逻辑回归模型。文章同时提醒，随机森林在时间序列数据上容易过拟合，需格外谨慎使用。截至该篇报道，这是本事件唯一的信息来源，尚无其他报道或后续进展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。