26. (论述题, 22分) 分析上图中代码，回答以下问题。 1、请给出以上代码涉及的人工智能模型的中文名称。（4分） 2、对应注释2的语句输出为： 请分析fruit_label和哪一列数据对应。（2分） 3、对应注释3的语句输出为： 请解释该结果分别代表的含义。（2分） 4、对应注释4的语句输出为： 结合该输出，给出fruit_label取值范围。（1分） 5、对应注释5-7的语句输出为： 该可视化结果为数值型数据的直方图，横轴代表某属性（特征）取值范围，纵轴代表某值对应的数据点数量。请结合该图，分析对应注释12-15语句的作用和必要性。（4分） 6、请分析X_train、y_train、X_test 、y_test代表的含义，结合对应注释11的语句，给出数据集的划分比例。（5分） 7、该代码中，哪一个算法模型实现完整的训练和测试过程？请简述其算法原理（不必给出公式）。（4分）

1、以上代码涉及的人工智能模型的中文名称为随机森林(Random Forest)。

2、fruit_label对应的是数据集中水果的名称，与第1列数据对应。

3、该结果分别代表了训练集和测试集上的模型准确度，即模型对于样本的分类预测的准确率。

4、fruit_label取值范围为0到3。

5、注释12-15语句的作用是对数据集中的不同特征进行可视化，以便更好地理解数据分布情况和特征重要性。

6、X_train、y_train、X_test、y_test分别代表训练集中的特征，训练集中的标签，测试集中的特征，测试集中的标签。结合注释11的语句，数据集的划分比例为3:1。

7、该代码中的算法模型为随机森林(Random Forest)，它是一种基于决策树的集成学习方法，通过同时训练多个决策树，再将它们的预测结果进行投票，得出最终的预测结果。随机森林能够有效地避免过拟合问题，并且能够对特征的重要性进行评估。