代价敏感随机森林算法代码

代价敏感决策树（Cost-Sensitive Decision Tree，简称CSDT）是一种扩展自传统的随机森林，它考虑了每个样本的错误代价，即分类错误的成本。这种算法在处理不平衡数据集或者不同类别对误判成本有明显差异的情况下特别有效。

在Python中，scikit-learn库并没有直接提供CSDT的实现，但你可以通过一些第三方库如`costcla`或者自行修改现有的随机森林代码来实现。以下是一个简单的示例，展示如何使用`costcla`库创建代价敏感随机森林：

from costcla.datasets import load_dataset
from costcla.ensemble import CostSensRandomForestClassifier

# 加载数据
data = load_dataset('iris')  # 假设是Iris数据集
X, y = data.data, data.target

# 定义分类代价矩阵，例如假阳性和真阳性都有不同的成本
cost_matrix = np.array([[0, 1], [5, 0]])

# 创建代价敏感随机森林模型
csrf = CostSensRandomForestClassifier(n_estimators=100, cost_matrix=cost_matrix)

# 训练模型
csrf.fit(X, y)

# 预测
predictions = csrf.predict(X)

# 演示