随机森林模型 迭代得分图 python代码

随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)方法，它由多个决策树(Decision Tree)组成。随机森林可以用于分类和回归问题，其主要思想是通过对多个弱分类器的集成来构建一个更为强大的分类器。

迭代得分图是一种展示随机森林模型预测性能随迭代次数变化的图表。通常情况下，随着迭代次数的增加，模型的预测性能会逐渐提高并趋于稳定。

以下是使用Python实现随机森林模型和迭代得分图的示例代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据划分为训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
test_data = data.drop(train_data.index)

# 准备特征和标签
features = train_data.iloc[:, :-1]
labels = train_data.iloc[:, -1]

# 初始化随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)

# 训练模型并记录每次迭代的AUC得分
auc_scores = []
for i in range(1, 101):
    rf.fit(features, labels)
    auc_scores.append(roc_auc_score(test_data.iloc[:, :-1], rf.predict_proba(test_data.iloc[:, :-1])[:, 1]))

# 绘制迭代得分图
plt.plot(range(1, 101), auc_scores)
plt.xlabel('Number of iterations')
plt.ylabel('AUC score')
plt.show()