和所有竞技体育比赛一样，奥运会的魅力之一在于其结果的悬念性。例如，本届巴黎奥运会乒乓球男子单打1/4决赛中，樊振东对战张本智和，在落后两局的情况下完成逆转；又或是一路遥遥领先的射击选手在最后一枪脱靶，痛失金牌。一场结果已知的比赛重播，对观众的吸引力会大大降低。然而，一些代表队在特定项目上非凡的实力，又让我们对其获得奖牌或金牌给予了厚望，例如我国的跳水。

那么，奥运会的奖牌数量可以被预测吗？不同项目的可预测性存在多大差异呢？为了搞清楚这个问题，我们团队进行了一项研究。

太多因素能影响奖牌数量了！

预测奥运成绩并不是一件简单的事情。我们知道，一个国家或地区能够获得多少奖牌，可能和很多因素有关。比如有研究者曾发现一个代表队所在国家的人口规模越大、人均GDP越高、是本届比赛的东道国等，其整体获得奖牌的数量都会更多。

于是我们决定使用“随机森林模型”来进行预测。简单来说，随机森林模型就是三个臭皮匠顶个诸葛亮，就像是一个由许多“树”组成的团队，每棵树都对结果有自己的看法，最后把森林中树的预测结果做一个平均，以此来做出最准确的预测。

因此这个模型的好处是，首先，它能够防止预测的极端化。因为总的预测结果是综合每棵树的预测得出的，减少了使用单一模型预测的误差，提高了准确性。第二是适用范围广，这是一个很成熟的模型，在社会科学领域方面的应用很广泛。第三是抗干扰能力强。即使数据中有些错误或不正常的值，它也能保持好的表现，不那么容易出错。