随机森林python分类模型

随机森林是一种经典的分类模型，它由多个决策树构成。在Python中，可以使用sklearn中的RandomForestClassifier来实现随机森林分类模型。首先，需要导入相应的包和数据。然后，创建一个随机森林分类器对象，并设置相关参数，例如随机种子和使用的CPU核数。接下来，使用模型的fit方法来训练模型，传入特征和目标变量。最后，可以使用模型的predict方法来预测新的观测值的分类结果。具体的代码示例如下：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import datasets

# 加载数据与模型创建
iris = datasets.load_iris()
features = iris.data
target = iris.target

randomforest = RandomForestClassifier(random_state=0, n_jobs=-1)

# 训练模型
model = randomforest.fit(features, target)

# 预测分类
observation = [[ 5, 4, 3, 2]]
print(model.predict(observation))

这段代码中，使用了一个经典的鸢尾花数据集作为示例数据，通过随机森林模型来对新的观测值进行分类预测。在这个例子中，观测值的特征是一个4维向量，通过调用模型的predict方法，可以得到观测值的分类结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python 随机森林分类](https://blog.csdn.net/shenliang1985/article/details/114850567)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [随机森林模型及案例（Python）](https://blog.csdn.net/qq_42433311/article/details/124319618)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]