《表5 随机森林回归结果：美联储量化宽松货币政策如何影响我国通货膨胀——基于VAR模型和随机森林回归的共同结果》

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《美联储量化宽松货币政策如何影响我国通货膨胀——基于VAR模型和随机森林回归的共同结果》

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注：表内数值表示某变量在该模型中的相对重要程度，Label表示标签，1表示该模型只包含该变量。训练集得分和测试集得分可用于表示样本内拟合程度和样本外拟合程度。

本文选取相同于前文的变量，构建随机森林回归对结论进行检验。每个随机森林回归的分类器数量为1000，对分类器的层数不加以限制。根据70%和30%的比例将全部样本随机划分为训练集和测试集，用于训练样本和判断训练结果。为了消除样本随机划分所带来的误差，重复进行100次划分并根据每次划分独立的进行随机森林回归，将集成结果作为最终结果。根据模型的性质和检验目标，建立多个包含不同变量的模型进行对比，不同模型的建立方法相同。结果如表5所示：