随机森林回归预测使用交叉验证，给出代码

随机森林回归（Random Forest Regression）是一种基于集成学习的机器学习算法，用于预测连续变量。为了评估模型性能并防止过拟合，我们通常会使用交叉验证技术对数据集进行分割。下面是一个使用Python scikit-learn库实现随机森林回归的简单例子，并展示了如何应用K折交叉验证：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score

# 假设我们有一个名为data的数据框，其中包含特征X和目标变量y
X = data[['feature1', 'feature2', ...]]  # 列出所有特征列名
y = data['target']  # 目标变量列名

# 数据拆分，80%训练，20%测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林模型
rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 使用K折交叉验证计算模型得分
scores = cross_val_score(rf_regressor, X_train, y_train, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')  # K=5表示5折交叉验证

# 负均方误差是为了得到更易解读的结果
mean_score = scores.mean()
std_dev = scores.std()

print(f"Mean Cross Validation Score (RMSE): {np.sqrt(-mean_score)} ± {std_dev}")

在这个例子中，`cross_val_score`函数将数据集划分为5个相等大小的部分，然后对每个部分分别作为测试集，其余部分作为训练集进行模型训练和评估。最后，它返回的是每次交叉验证的评分平均值和标准差。