用随机森林算法根据标准化降雨指数SPI预测未来几年干旱变化趋势的代码
时间: 2023-11-03 18:04:28 浏览: 46
以下是使用随机森林算法根据标准化降雨指数SPI预测未来几年干旱变化趋势的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 1. 数据收集
# 假设已经有一个包含SPI和干旱趋势相关数据的CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 2. 数据预处理
# 假设数据已经进行了清洗和处理,无缺失值
# 3. 特征工程
# 假设SPI是特征,对数据进行转换和标准化
features = data['SPI'].values.reshape(-1, 1)
labels = data['干旱趋势'].values
# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
features = scaler.fit_transform(features)
# 4. 数据划分
train_size = int(0.8 * len(data))
train_features = features[:train_size]
train_labels = labels[:train_size]
test_features = features[train_size:]
test_labels = labels[train_size:]
# 5. 模型训练
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(train_features, train_labels)
# 6. 模型评估
train_predictions = rf.predict(train_features)
test_predictions = rf.predict(test_features)
# 7. 预测与绘图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(range(len(train_labels)), train_labels, 'b-', label='Actual')
plt.plot(range(len(train_labels)), train_predictions, 'r-', label='Predicted (Train)')
plt.plot(range(len(train_labels), len(data)), test_labels, 'g-', label='Actual (Test)')
plt.plot(range(len(train_labels), len(data)), test_predictions, 'y-', label='Predicted (Test)')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Drought Trend')
plt.legend()
plt.show()
```
在上述代码中,我们首先使用标准化降雨指数SPI作为特征,并将其进行标准化处理。然后,将数据划分为训练集和测试集,并使用随机森林算法对训练集进行训练。最后,使用训练好的模型对训练集和测试集进行预测,并使用matplotlib库将实际值和预测值绘制在同一张图上,以展示干旱变化趋势的预测结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据数据的特点和需求进行适当的修改和调整。同时,随机森林算法的参数选择和调优也是一个重要的环节,可以通过交叉验证等方法来寻找最佳参数组合。