利用机器学习随机森林算法预测双十一数据的伪代码

利用机器学习中的随机森林算法（Random Forest）预测双十一数据的伪代码可以大致分为以下几个步骤：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 1. 数据加载和预处理
# 假设你有一个CSV文件 'sales_data.csv'
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
X = data.drop(['target_sales'], axis=1) # 特征列
y = data['target_sales'] # 目标变量 - 销售额

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 2. 创建并训练随机森林模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 3. 预测
y_pred = rf_model.predict(X_test)

# 4. 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

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