随机森林区间预测python

随机森林是一种常用的机器学习算法，用于解决回归和分类问题。区间预测是指对于给定的输入变量，预测它所属的输出变量的取值范围。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现随机森林区间预测。

首先，需要导入所需的库：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

然后，创建一个随机森林回归模型：

model = RandomForestRegressor()

接下来，使用训练数据拟合模型：

model.fit(X_train, y_train)

其中，X_train是训练数据的输入特征，y_train是训练数据的输出变量。

最后，使用模型进行区间预测：

y_pred_min = model.predict(X_test, percentile=10)
y_pred_max = model.predict(X_test, percentile=90)

其中，X_test是测试数据的输入特征，percentile参数表示所要预测的区间范围，如上述代码中的10%和90%。