随机森林分类结果可视化

要可视化随机森林分类结果，你可以使用以下步骤：

1. 获取随机森林模型的分类结果。这可以通过模型的predict方法来实现，它会返回每个样本的预测标签。

2. 将分类结果与真实标签进行比较，以评估模型的准确性。你可以使用混淆矩阵或分类报告来获得更详细的评估结果。

3. 使用合适的图表库（例如matplotlib）创建可视化图表。根据数据的特点，你可以选择绘制柱状图、热力图、散点图等。

下面是一个示例代码，展示如何可视化随机森林分类结果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 生成一些随机数据用于演示
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 获取预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.colorbar()
plt.xlabel("Predicted")
plt.ylabel("Actual")
plt.xticks(np.arange(len(np.unique(y))), np.unique(y))
plt.yticks(np.arange(len(np.unique(y))), np.unique(y))
plt.title("Confusion Matrix")
plt.show()

这段代码会生成一个混淆矩阵的热力图，用于可视化随机森林分类结果。你可以根据需要进行修改和调整，以适应你的数据和模型。