#转换数据，拟合随机森林模型  
data=data.frame(data)  
  
##剔除缺失数据  
data=na.omit(data)  
  
  
#建立随机森林
   
rfmodel = randva")

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每家酒店的间夜预测值（或收入）与实际值的对比结果

完成模型的建立后，我们将使用测试集来评估模型的预测性能。通过对比每家酒店的预测收入与实际收入，我们可以了解模型的准确性。

测试集

sum(abs(predict(rfmodel,test )-test$income)/test$income)/length( (test

单酒店在三个预订渠道的总产量

data$roomquantity=as.numeric(data$roomquantity)  
test$roomquantity=as.numeric(test$roomquantity)

预测识别的模型方法代码

rfmodel = randst( roomquantit

每家酒店的间夜预测值（或收入）与实际值的对比结果

产量排名前四分之一酒店平均误差值

(∑|每天酒店预测值-每天酒店实际值|/每天酒店实际值)/天数

test=test[test$masterhotelid %in% s40,]

产量排名前四分之一酒店平均误差：

sum(abs(predict(rfmodel,test )-test$roomquantity)/test$roomquantity)/le

结论

通过上述步骤，我们可以得到一个关于酒店收入和产量的预测模型，并通过测试集来评估其性能。此外，我们还可以分析模型在关键酒店上的表现，从而了解模型在实际应用中的潜在价值。需要注意的是，随机森林模型中的参数（如ntree）应根据具体情况。