写一段随机森林分类代码
时间: 2023-03-27 14:03:37 浏览: 241
以下是一段简单的随机森林分类代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4,
n_informative=2, n_redundant=,
random_state=, shuffle=False)
# 定义随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2,
random_state=)
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 预测新数据
print(clf.predict([[, , , ]]))
```
这段代码使用 scikit-learn 库中的随机森林分类器,生成了一个随机数据集,训练了模型,并对新数据进行了预测。
相关问题
用python写一段随机森林分类代码
以下是用Python编写的随机森林分类代码:
```
# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, random_state=0, shuffle=False)
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
# 创建随机森林分类器对象
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出模型得分
print(clf.score(X_test, y_test))
```
希望这段代码对你有所帮助!
用python写一段随机森林分类的代码
以下是 Python 中使用随机森林分类的代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成一些随机数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4,
n_informative=2, n_redundant=,
random_state=, shuffle=False)
# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2,
random_state=)
# 训练分类器
clf.fit(X, y)
# 预测新数据
print(clf.predict([[, , , ]]))
```
希望这个代码示例能对你有所帮助!
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