python 10折交叉验证的随机森林回归代码 并含有拆分训练集

以下是一个使用随机森林回归进行10折交叉验证的Python代码，包括拆分训练集的过程：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 定义随机森林回归模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 定义10折交叉验证
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)

# 定义一个列表来存储每个模型的RMSE值
rmse_scores = []

# 进行交叉验证
for train_index, val_index in kf.split(X_train, y_train):
    # 使用训练集的一部分来训练模型
    X_train_fold, y_train_fold = X_train.iloc[train_index], y_train.iloc[train_index]
    # 使用验证集的一部分来验证模型
    X_val_fold, y_val_fold = X_train.iloc[val_index], y_train.iloc[val_index]
    # 训练模型
    rf_model.fit(X_train_fold, y_train_fold)
    # 预测验证集结果
    y_val_pred = rf_model.predict(X_val_fold)
    # 计算RMSE值并存储
    rmse_scores.append(mean_squared_error(y_val_fold, y_val_pred, squared=False))

# 输出10折交叉验证的平均RMSE值
print('平均RMSE值：', sum(rmse_scores) / len(rmse_scores))

# 使用测试集测试模型
y_test_pred = rf_model.predict(X_test)
# 计算测试集的RMSE值
test_rmse = mean_squared_error(y_test, y_test_pred, squared=False)
print('测试集RMSE值：', test_rmse)

需要注意的是，这里的数据集需要以CSV格式存储，并且第一列为特征，最后一列为目标变量。如果数据集的存储方式不同，那么需要根据实际情况进行修改。