随机森林回归导入数据集预测

首先，你需要准备好数据集。然后，你可以使用Python中的Scikit-learn库来构建随机森林回归模型，并使用该模型进行预测。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Scikit-learn库中的随机森林回归模型对数据集进行预测：

# 导入必要的库和模块
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
dataset = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 将数据集分成特征和目标变量
X = dataset.drop('target_variable_name', axis=1)
y = dataset['target_variable_name']

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

在这个示例代码中，你需要将`your_dataset.csv`替换成你自己的数据集文件名，并将`target_variable_name`替换成你的目标变量的名称。

通过调整`n_estimators`参数，你可以控制随机森林中树的数量。在上面的代码中，我们将其设置为100。

在训练模型后，我们使用`predict()`方法来进行预测，并将预测结果存储在`y_pred`变量中。

最后，你可以使用各种指标（例如均方误差和R平方值）来评估模型的性能，并根据需要进行调整。