使用贪心算法寻优的随机森林分类python代码

以下是使用贪心算法寻优的随机森林分类的Python代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
import pandas as pd

# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 定义随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='entropy', random_state=42)

# 定义特征选择函数
def greedy_feature_selection(X, y, rf):
    selected_features = []
    best_score = 0
    while True:
        scores = []
        for i in range(X.shape[1]):
            if i not in selected_features:
                features = selected_features + [i]
                X_new = X[:, features]
                score = np.mean(cross_val_score(rf, X_new, y, cv=5))
                scores.append((score, i))
        scores.sort(reverse=True)
        if scores[0][0] > best_score:
            best_score, best_feature = scores[0]
            selected_features.append(best_feature)
        else:
            break
    return selected_features

# 进行特征选择
selected_features = greedy_feature_selection(X, y, rf)

# 重新定义随机森林分类器，只使用选择的特征
rf_new = RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='entropy', random_state=42)
X_new = X[:, selected_features]

# 进行交叉验证
scores = cross_val_score(rf_new, X_new, y, cv=5)
print('Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)' % (scores.mean(), scores.std() * 2))

在上面的代码中，我们首先导入数据集，然后定义了一个随机森林分类器。接着，定义了一个特征选择函数，使用贪心算法寻优来选择最佳特征子集。最后，重新定义了一个随机森林分类器，只使用选择的特征，然后进行交叉验证，并输出准确率。