y_test = y_test.reset_index(drop = True) y_predict2 = model_RF1.predict(x_test) plt.figure(figsize = (12,8)) plt.plot(y_predict2,color = 'b',label = 'predict',markersize=8) plt.plot(y_test,color = 'r',label = 'true',markersize=8) plt.xlabel('Test Sample',fontsize=30) plt.ylabel('y1',fontsize=30) plt.title('随机森林',fontsize=30) #坐标轴字体大小 plt.xticks(fontsize=25) plt.yticks(fontsize=25) plt.legend(fontsize=25,loc='upper right') # plt.savefig('GradientBoosting.png',dpi=300,bbox_inches = 'tight')

这段代码的作用是对训练好的随机森林模型进行测试，并将测试结果和真实值进行可视化比较。首先，使用`reset_index()`函数将`y_test`的索引重置为默认值，即0到n-1。接着，使用训练好的`model_RF1`模型对测试集`x_test`进行预测，将预测结果存储在`y_predict2`中。然后，使用`plt.plot()`函数将预测结果和真实值分别用蓝色和红色的线绘制在图表上。接下来，使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数分别设置x轴和y轴的标签，使用`plt.title()`函数设置图表的标题。然后，使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`函数设置x轴和y轴刻度标签的字体大小。最后，使用`plt.legend()`函数添加图例，并设置字体大小和位置。如果需要保存图表，可以使用`plt.savefig()`函数。