随机森林数字土壤制图算法代码

随机森林是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它可以用于数字土壤制图，即根据土壤属性数据预测土壤类型。下面是一个简单的随机森林数字土壤制图算法的代码示例：

# 导入所需的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np

# 准备数据
# 假设你已经有了训练集和测试集的土壤属性数据和对应的土壤类型标签
X_train = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  # 训练集的土壤属性数据
y_train = np.array([0, 1, 0])  # 训练集的土壤类型标签
X_test = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])  # 测试集的土壤属性数据

# 创建随机森林分类器对象
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)  # n_estimators表示决策树的数量

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的土壤类型
y_pred = rf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果:", y_pred)

这段代码使用了scikit-learn库中的`RandomForestClassifier`类来构建随机森林分类器。首先，你需要准备训练集和测试集的土壤属性数据和对应的土壤类型标签。然后，创建一个随机森林分类器对象，并使用训练集数据进行训练。最后，使用训练好的模型对测试集的土壤属性数据进行预测，并输出预测结果。