随机森林回归预测模型天气预测python

随机森林回归是一种基于决策树的集成学习算法，用于解决回归问题。它通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。

在天气预测中，可以使用随机森林回归模型来预测某个特定时间点的天气情况，如温度、湿度等。下面是使用Python进行随机森林回归预测的简单示例：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 准备数据集：

# 假设已有一个包含特征和目标变量的数据集，特征存储在X中，目标变量存储在y中
X = ...
y = ...

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 构建随机森林回归模型：

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

其中，n_estimators表示构建的决策树数量，可以根据实际情况进行调整。

5. 模型训练：

rf.fit(X_train, y_train)

6. 模型预测：

y_pred = rf.predict(X_test)

7. 评估模型：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的回归模型评估指标，用于衡量预测值与真实值之间的差异。

以上是一个简单的随机森林回归预测模型的示例，你可以根据实际情况进行调整和优化。