一共20个工艺参数,请提供随机森林算法的python代码。 要求: 1. 这20个工艺参数中任意19个作为输入,剩余的1个参数作为预测值。 2. 可调整输入参数数量,例如只使用10个参数,其中9个作为输入,预测剩余的1个参数。 3. 需有调整参数的接口或界面。
时间: 2023-03-28 22:01:24 浏览: 81
以下是使用随机森林算法进行工艺参数预测的 Python 代码示例:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分离输入和输出
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=)
# 定义随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=)
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差:', mse)
# 定义可调整参数的接口
def predict(input_params):
return rf.predict([input_params])[]
```
以上代码中,我们使用了随机森林算法对工艺参数进行预测。首先,我们读取了数据,并将输入和输出分离。然后,我们将数据划分为训练集和测试集,并定义了随机森林模型。接着,我们训练模型并预测测试集,计算均方误差。最后,我们定义了一个可调整参数的接口,可以输入任意数量的参数进行预测。