用python语言写代码要求如下:读取excel文件里第7,19,33列作为输入,79列作为输出,如果读取的数据缺少值那么就删掉那一行,用随机森林算法把前百分之90作为训练,后百分之十作为测试,对输出进行预测,并画出来
时间: 2024-04-30 19:18:51 浏览: 11
好的,这里给出一个基本的代码框架,你可以根据自己的需求进行修改:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 取出第7,19,33列作为输入,79列作为输出
X = df.iloc[:, [6, 18, 32]].values
y = df.iloc[:, 78].values
# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0)
# 创建随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算R2分数
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R2 Score: ", r2)
# 绘制预测结果
plt.scatter(y_test, y_pred, color='blue')
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4)
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
plt.title('Random Forest Regression')
plt.show()
```
需要注意的是,这里用到了pandas库来读取excel文件,sklearn库中的RandomForestRegressor来创建随机森林模型,matplotlib库来可视化结果。在运行代码前需要先安装所需的库。