python构建随机森林回归模型，怎么设置交叉验证？

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来构建随机森林回归模型，并设置交叉验证。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和数据集

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(['target_variable'], axis=1)
y = data['target_variable']

2. 初始化随机森林回归模型

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

3. 设置交叉验证

scores = cross_val_score(rf, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

其中，cv参数表示交叉验证的次数，scoring参数表示评估指标，这里使用负均方误差（neg_mean_squared_error）作为评估指标。

4. 计算交叉验证的结果

print('交叉验证结果: ', -scores.mean())

这里使用负数均方误差的平均值作为交叉验证的结果。

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(['target_variable'], axis=1)
y = data['target_variable']

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

scores = cross_val_score(rf, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

print('交叉验证结果: ', -scores.mean())