1. import RandomForestRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 2. 모델 생성 model = RandomForestRegressor() 3. 모델 학습 : fit model.fit(x_train, y_train) 4. 모델 검증 print(model.score(x_train, y_train)) print(model.score(x_test, y_test)) 5. 모델 예측 y_predict = model.predict(x_test) print(y_predict[0]) 6. 피쳐 중요도 확인 model.feature_importances_ ->feature_importances : 결정트리에서 노드를 분기할 때, 해당 피쳐..