使用随机森林回归算法 帮我写一个 基于贝叶斯调参的 Python程序 都是使用sklearn去做 数据集已经划分为训练集与测试集

好的，以下是一个基于贝叶斯调参的随机森林回归算法的Python程序，使用sklearn库实现：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from bayes_opt import BayesianOptimization

# 定义随机森林回归模型
def random_forest_cv(n_estimators, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf):
    rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=int(n_estimators),
                                 max_depth=int(max_depth),
                                 min_samples_split=int(min_samples_split),
                                 min_samples_leaf=int(min_samples_leaf),
                                 random_state=42)
    return cross_val_score(rfr, X_train, y_train, cv=5).mean()

# 定义贝叶斯优化器的搜索空间
pbounds = {'n_estimators': (100, 1000),
           'max_depth': (5, 50),
           'min_samples_split': (2, 10),
           'min_samples_leaf': (1, 10)}

# 初始化贝叶斯优化器
optimizer = BayesianOptimization(f=random_forest_cv, pbounds=pbounds, random_state=42)

# 进行贝叶斯优化
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=15)

# 输出最优超参数
print(optimizer.max)

在这个程序中，我们首先定义了一个随机森林回归模型 `random_forest_cv`，它接受四个超参数 `n_estimators`、`max_depth`、`min_samples_split` 和 `min_samples_leaf`，并返回交叉验证的平均得分。然后，我们定义了一个贝叶斯优化器 `optimizer`，它接受一个函数 `f` 和一个搜索空间 `pbounds`，并在其中搜索最优超参数。最后，我们调用 `maximize` 方法，对随机森林回归模型进行贝叶斯优化。在优化结束后，我们可以通过 `optimizer.max` 属性获取最优超参数的取值。

需要注意的是，这个程序中的 `X_train` 和 `y_train` 分别表示训练集的特征和标签，它们需要在程序中提前定义并赋值。另外，为了使用贝叶斯优化器，我们需要安装 `bayesian-optimization` 库。