面向对象随机森林代码

面向对象的随机森林代码通常由多个类组成，其中包括策树类、随机森林类和主程序类。下面是一个单的面向对象随机森林代码示例：

首先是决策树类（DecisionTree）的代码：

class DecisionTree:
    def __init__(self, max_depth=None):
        self.max_depth = max_depth

    def fit(self, X, y):
        # 决策树的训练过程
        # ...

    def predict(self, X):
        # 决策树的预测过程
        # ...

接下来是随机森林类（RandomForest）的代码：

class RandomForest:
    def __init__(self, n_estimators=100, max_depth=None):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.max_depth = max_depth
        self.trees = []

    def fit(self, X, y):
        for _ in range(self.n_estimators):
            tree = DecisionTree(max_depth=self.max_depth)
            # 随机选择样本和特征进行训练
            # ...
            tree.fit(X_sample, y_sample)
            self.trees.append(tree)

    def predict(self, X):
        predictions = []
        for tree in self.trees:
            predictions.append(tree.predict(X))
        # 综合所有决策树的预测结果
        # ...
        return predictions

最后是主程序类（Main）的代码：

class Main:
    def __init__(self):
        self.rf = RandomForest()

    def run(self):
        # 加载数据集
        # ...
        # 划分训练集和测试集
        # ...
        # 训练随机森林模型
        self.rf.fit(X_train, y_train)
        # 预测测试集
        predictions = self.rf.predict(X_test)
        # 计算准确率等评估指标
        # ...

这是一个简单的面向对象随机森林代码示例，其中决策树类（DecisionTree）用于构建单个决策树，随机森林类（RandomForest）用于构建多个决策树并进行集成预测，主程序类（Main）用于组织整个流程。具体的代码实现可能会根据不同的编程语言和库有所差异。