python 旋转森林回归

旋转森林是一种集成学习算法，用于回归问题。它通过将属性划分为大小相等的K个不重叠的子集，并结合PCA和旋转矩阵来构建模型。下面是一个使用Python进行旋转森林回归的示例：

from sklearn.ensemble import RandomTreesEmbedding
from sklearn.ensemble import RotationForest
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 创建旋转森林回归模型
model = make_pipeline(
    RandomTreesEmbedding(n_estimators=10, random_state=0),
    RotationForest(n_estimators=10, random_state=0),
    LinearRegression()
)

# 训练模型
X_train = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]
y_train = [0, 1, 2]
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
X_test = [[3, 3], [4, 4]]
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)  # 输出预测结果

这个示例中，我们使用了`sklearn`库中的`RandomTreesEmbedding`和`RotationForest`来构建旋转森林模型，并使用`LinearRegression`作为最终的回归模型。我们首先使用训练数据`X_train`和对应的目标值`y_train`来训练模型，然后使用测试数据`X_test`进行预测，最后输出预测结果`y_pred`。