随机森林回归的交叉验证代码

以下是使用随机森林回归进行交叉验证的代码示例：

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

# 创建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor()

# 假设你已经准备好了特征矩阵X和目标变量y

# 进行交叉验证
scores = cross_val_score(rf, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

# 由于交叉验证返回的是负均方误差，所以需要取负号并计算均值
mean_mse = -scores.mean()

# 输出均方误差
print("Mean Squared Error:", mean_mse)

在这个示例中，我们首先导入了`RandomForestRegressor`类和`cross_val_score`函数。然后，我们创建了一个随机森林回归模型`rf`。接下来，我们使用`cross_val_score`函数进行交叉验证，其中`cv=5`表示使用5折交叉验证，`scoring='neg_mean_squared_error'`表示使用负均方误差作为评估指标。最后，我们计算了均方误差的平均值，并输出结果。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体情况进行适当的修改和调整。

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10折交叉验证的随机森林回归代码

以下是使用Python中的scikit-learn库实现10折交叉验证的随机森林回归代码:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

# 加载数据
X = np.load("X.npy")
y = np.load("y.npy")

# 创建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5)

# 进行10折交叉验证
scores = cross_val_score(rf, X, y, cv=10)

# 输出平均得分和标准差
print("Mean score: ", np.mean(scores))
print("Standard deviation: ", np.std(scores))

代码中，我们首先加载数据，然后创建一个随机森林回归模型。接着，使用`cross_val_score`函数进行10折交叉验证，并输出平均得分和标准差。在创建随机森林回归模型时，我们设置了树的数量为100，最大深度为5。你可以根据自己的数据进行调整。

python 10折交叉验证的随机森林回归代码

下面是一个基于 scikit-learn 库实现的 10 折交叉验证的随机森林回归的 Python 代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

# 加载数据，假设 X 和 y 分别为特征和目标变量
X = np.load('features.npy')
y = np.load('targets.npy')

# 定义随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10)

# 进行 10 折交叉验证，并输出平均得分
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=10)
print("Mean R2 score:", np.mean(scores))

其中，`RandomForestRegressor` 是 scikit-learn 中实现随机森林回归的类，`n_estimators` 和 `max_depth` 分别是随机森林模型中决策树的数量和深度。`cross_val_score` 函数是用于对模型进行 k 折交叉验证的函数，其中 `cv` 参数指定了交叉验证的折数。代码中的输出结果是 10 折交叉验证的 R2 得分的平均值。