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我是一名医生，试图根据大约1500名患者的数据库建立预测模型，每个患者有60多个参数。我正在处理一个分类问题，并进行了分层分割，并在训练每个时间点的随机森林、GLM和极限梯度增强模型之前使用Boruta算法进行了特征选择。所有模型的AUC约为0.80，RF的Brier评分在0.09-0.17之间，其他两个的Brier得分在0.13-0.23之间。-如何解释我的结果？我的理解是，由于GLM模型表现良好，预测因子之间存在线性关联，但RF在性能上仍略有优势，但其缺点是更“复杂的模型”。

我将x作为日期，将y作为从0-400随机生成的值。我使用随机森林回归器进行性能调整，得到6500毫秒。它不是历史数据，而是随机生成的。我还想在数据集中包含季节性。如何解决这个问题。

我使用MLRandomForest模型，我希望尽可能地设置它的所有重要参数。因此，为此，我在多个循环中尝试所有可能的变量并保存它们的结果。当我完成时，我只是查看结果，哪种设置是最好的。因此，我向您提出了两个问题：做我正在做的事情是好的吗？我的意思是通过所有变体来找到最佳设置由于我的内存限制，可以在某个网站上完成吗？在线免费编译器，我可以在其上加载数据文件，并要求他们为我计算变量。