自己实现随机森林回归算法Python代码
时间: 2024-04-20 14:05:43 浏览: 9
以下是一个简单的随机森林回归算法的Python代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
# 创建随机数据集
X, y = make_regression(n_features=4, n_informative=2, random_state=0, shuffle=False)
# 创建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
# 拟合模型
rf.fit(X, y)
# 预测结果
print(rf.predict([[0, 0, 0, 0]]))
```
在这段代码中,我们使用 `make_regression()` 函数创建了一个随机数据集,随后使用 `RandomForestRegressor()` 函数创建了一个随机森林回归模型,并使用 `fit()` 函数拟合模型。最后,我们使用 `predict()` 函数预测了一个新的输入 `[[0, 0, 0, 0]]` 的结果。
相关问题
随机森林回归python代码实现
随机森林回归是一种常用的机器学习算法,它可以用于预测连续型变量。下面是一个简单的随机森林回归的Python代码实现:
1. 导入必要的库和模块
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd
```
2. 加载数据集
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
Y = data['target']
```
3. 划分训练集和测试集
```python
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=1)
```
4. 训练模型
```python
forest = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=1, n_jobs=-1)
forest.fit(X_train, Y_train)
```
5. 预测并评估模型
```python
Y_pred = forest.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(Y_test, Y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
```
以上就是一个简单的随机森林回归的Python代码实现。其中,n_estimators表示决策树的数量,random_state表示随机种子,n_jobs表示使用的CPU核心数。
随机森林回归算法代码
随机森林回归算法是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行回归预测。下面是一个简单的随机森林回归算法的代码示例:
```python
# 导入所需的库
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 准备数据集
# X为特征矩阵,y为目标变量
X, y = ...
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差(MSE):", mse)
```
以上代码使用了scikit-learn库中的RandomForestRegressor类来实现随机森林回归算法。首先,需要导入所需的库。然后,准备数据集,其中X为特征矩阵,y为目标变量。接着,使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。然后,创建RandomForestRegressor对象,并设置参数,如n_estimators表示决策树的数量。接下来,使用fit方法对模型进行训练。最后,使用predict方法在测试集上进行预测,并使用mean_squared_error函数计算均方误差来评估模型性能。