用python实现随机森林分类的10折交叉验证，并且输出准确率，召回率和F1值

下面是一个用Python实现随机森林分类的10折交叉验证，并输出准确率，召回率和F1值的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

# 假设数据集为X和y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

# 设置随机森林分类器参数
n_estimators = 100
max_depth = 5
random_state = 42

# 初始化 10 折交叉验证器
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)

# 初始化评估指标列表
accuracy_scores, recall_scores, f1_scores = [], [], []

# 开始 10 折交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 划分训练和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 训练随机森林分类器
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators, max_depth=max_depth, random_state=random_state)
    clf.fit(X_train, y_train)
    
    # 预测测试集
    y_pred = clf.predict(X_test)
    
    # 计算准确率、召回率和 F1 值
    accuracy_scores.append(accuracy_score(y_test, y_pred))
    recall_scores.append(recall_score(y_test, y_pred))
    f1_scores.append(f1_score(y_test, y_pred))

# 输出平均值
print('Average accuracy: {:.2f}'.format(np.mean(accuracy_scores)))
print('Average recall: {:.2f}'.format(np.mean(recall_scores)))
print('Average F1 score: {:.2f}'.format(np.mean(f1_scores)))

其中，`X`是数据集的特征矩阵，`y`是数据集的标签向量。随机森林分类器的参数包括`n_estimators`（决策树数量）、`max_depth`（每棵决策树的最大深度）和`random_state`（随机种子）。交叉验证器使用`KFold`，将数据集划分为10个子集，每次取其中一个子集作为测试集，其余作为训练集。在每次交叉验证中，训练随机森林分类器并预测测试集，计算准确率、召回率和F1值。最后，输出平均值。