机器学习随机森林回归预测土壤属性制图的代码模型

随机森林回归是一种常用的机器学习算法，用于预测土壤属性。以下是一个使用Python和`sklearn`库来建立随机森林模型并绘制预测结果的地图的基本步骤：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载土壤属性数据，假设数据包含 'SoilFeature1', 'SoilFeature2', ..., 'TargetAttribute'
data = pd.read_csv('soil_data.csv')  # 替换为实际文件路径

# 数据预处理，包括缺失值填充、编码等
X = data.drop('TargetAttribute', axis=1)  # 特征
y = data['TargetAttribute']  # 目标变量

# 划分训练集和测试集
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
rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf_regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)

# 绘制地图（假设map_data是你地理坐标的数据，可以根据需要调整）
map_data = ...  # 这里假设是经纬度坐标数据
predicted_map = pd.DataFrame({'Latitude': map_data['latitude'], 'Longitude': map_data['longitude'], 'Predicted_Attribute': y_pred})

plt.scatter(predicted_map['Longitude'], predicted_map['Latitude'], c=predicted_map['Predicted_Attribute'])
plt.colorbar(label='Predicted Soil Attribute')
plt.xlabel('Longitude')
plt.ylabel('Latitude')
plt.title('Random Forest Regression Prediction on Soil Attributes')
plt.show()