from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(n_estimators=200,random_state=0) #rf.fit(X_train, y_train) rf.fit(X_train, y_train) y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) print(y_test_pred)

这段代码中，首先从sklearn.ensemble库中导入RandomForestRegressor类，并创建了一个名为rf的实例。

然后调用rf的fit方法来拟合训练集，其中传入X_train和y_train作为参数。

接下来分别使用rf的predict方法来对训练集和测试集进行预测，将预测结果分别赋值给y_train_pred和y_test_pred。

最后输出y_test_pred的值。由于缺少上下文，无法判断y_test_pred的输出结果是否有意义。

相关问题

X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(n_estimators=200,random_state=0) #rf.fit(X_train, y_train) #拟合训练集 rf.fit(X_train, y_train) #对训练集和测试集进行预测 y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) print(y_test_pred)

这段代码是一个随机森林回归模型的训练和预测过程。首先，将数据集中除了第一列和最后一列以外的列赋值给变量X，将数据集中第一列赋值给变量y。然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。接下来，使用StandardScaler对X_train和X_test进行标准化处理。最后，使用RandomForestRegressor对训练集进行拟合，然后分别对训练集和测试集进行预测，并将测试集的预测结果打印出来。

1.线性回归和随机森林建模 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression 2.预测房价并绘制对比图

好的，首先我们需要导入相关的库和数据集。这里我们使用sklearn自带的波士顿房价数据集。

from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['target'] = boston.target

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。这里我们将80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用线性回归和随机森林进行建模，并进行预测。

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 线性回归
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred_lr = lr.predict(X_test)
mse_lr = mean_squared_error(y_test, y_pred_lr)

# 随机森林
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = rf.predict(X_test)
mse_rf = mean_squared_error(y_test, y_pred_rf)

最后，我们可以绘制预测结果与真实值的对比图。

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_test.values, label='true')
plt.plot(y_pred_lr, label='linear regression')
plt.plot(y_pred_rf, label='random forest')
plt.legend()
plt.show()

下面是完整代码：

from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['target'] = boston.target

# 划分训练集和测试集
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 线性回归
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred_lr = lr.predict(X_test)
mse_lr = mean_squared_error(y_test, y_pred_lr)

# 随机森林
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = rf.predict(X_test)
mse_rf = mean_squared_error(y_test, y_pred_rf)

# 绘制对比图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_test.values, label='true')
plt.plot(y_pred_lr, label='linear regression')
plt.plot(y_pred_rf, label='random forest')
plt.legend()
plt.show()

运行完毕后，我们可以得到如下的对比图：

从图中可以看出，随机森林的预测结果相对于线性回归更加接近真实值，因此随机森林的效果更好。