随机森林预测灾害等级的代码
时间: 2023-03-29 17:03:22 浏览: 66
以下是一个简单的随机森林预测灾害等级的代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('disaster_data.csv')
# 特征选择
X = data.drop(['disaster_level'], axis=1)
y = data['disaster_level']
# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=42)
# 随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 评估模型
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
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完整的随机森林预测灾害等级的代码
以下是一个简单的随机森林预测灾害等级的代码示例:
```
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据
data = pd.read_csv('disaster_data.csv')
# 准备特征和标签
X = data.drop('level', axis=1)
y = data['level']
# 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=42)
# 创建随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率:', accuracy)
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
随机森林预测模型python代码
以下是一个简单的随机森林预测模型的 Python 代码示例:
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')
# 划分特征和目标变量
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
# 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)
# 创建随机森林分类器模型
model = RandomForestClassifier()
# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
predictions = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)
```
请注意,上述代码仅提供了一个简单的随机森林预测模型的代码框架,你需要根据你的数据集和具体需求进行适当的修改和调整。