鸢尾花分类python随机森林算法
时间: 2024-05-20 13:09:25 浏览: 17
鸢尾花分类问题是机器学习中的经典问题,该问题的目标是根据鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度四个特征来预测鸢尾花的品种。Python中可以使用随机森林算法来解决这个问题。
随机森林是一种集成学习方法,它通过组合多个决策树来提高预测准确度。随机森林算法中每个决策树的构建都是基于随机选择的数据样本和特征,这样可以避免过拟合问题,提高算法的泛化能力。
在Python中,我们可以使用scikit-learn库来构建随机森林模型,并对鸢尾花数据集进行分类。具体步骤如下:
1. 导入相关库和数据集
```
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
2. 加载数据集,并将数据集分为训练集和测试集
```
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
```
3. 构建随机森林模型,并进行训练
```
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rfc.fit(X_train, y_train)
```
4. 对测试集进行预测
```
y_pred = rfc.predict(X_test)
```
5. 计算预测准确率
```
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```