Python 随机森林回归代码
时间: 2023-11-21 15:55:01 浏览: 44
面是Python中使用随机森林进行回归的代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 构造训练数据
X_train = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]]
y_train = [0,0,0,1,1]
# 构造测试数据
X_test = [[5,5]]
# 构建随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=123)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出预测结果
print(y_pred)
```
输出结果为:`[0.]`
该代码中,我们使用`RandomForestRegressor`类构建了一个随机森林回归模型,并使用训练数据进行训练。然后,我们使用测试数据进行预测,并输出预测结果。
相关问题
python随机森林回归代码
当然,我可以为您提供一个基本的Python随机森林回归代码示例:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 导入数据集
data = pd.read_csv("data.csv") # 假设您的数据保存在名为"data.csv"的文件中
# 准备输入特征和目标变量
X = data.drop("target_variable", axis=1) # 假设目标变量的名称为"target_variable"
y = data["target_variable"]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林回归模型
rf_regressor = RandomForestRegressor()
# 拟合模型
rf_regressor.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)
# 计算均方根误差(RMSE)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("RMSE:", rmse)
```
请注意,您需要将代码中的"data.csv"替换为您自己的数据文件名,并将"target_variable"替换为目标变量的名称。此外,您还可以根据需要调整其他参数,如测试集大小和随机森林回归模型的超参数。希望对您有所帮助!如有更多问题,请随时提问。
随机森林回归代码 python
以下是基于Python的随机森林回归的代码示例:
```python
# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np
# 创建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, random_state=42)
# 准备数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([10, 20, 30])
# 训练模型
rf.fit(X, y)
# 预测新数据
new_X = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
predictions = rf.predict(new_X)
# 输出预测结果
print(predictions)
```
这段代码创建了一个包含1000个决策树的随机森林回归模型,并使用3个特征和1个目标变量训练了模型。然后,使用模型对新数据进行了预测,并输出了预测结果。
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