随机森林 python 带指标

随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并将它们的结果组合起来来进行预测。在Python中，scikit-learn库提供了一个名为`RandomForestClassifier`或`RandomForestRegressor`的模块，用于创建随机森林模型。

使用随机森林时，通常会涉及以下几个关键步骤：

1. **数据预处理**：包括特征缩放、编码分类变量等。
2. **模型训练**：实例化`RandomForestClassifier`或`RandomForestRegressor`对象，设置参数如树的数量（n_estimators）、最大深度（max_depth）等，然后通过`fit()`方法拟合数据。
3. **评估性能**：常见的评估指标有：
- **分类任务**：准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1 score）、AUC-ROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）等。
- **回归任务**：均方误差（Mean Squared Error, MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）、R²得分（coefficient of determination）等。
4. **交叉验证**：使用`cross_val_score`或`GridSearchCV`等方法进行超参数调优，并计算平均性能指标。
5. **预测**：使用`predict()`方法对新的数据进行预测。