python随机森林算法预测实例

随机森林是一种集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过组合多个决策树模型进行预测，取得更高的准确率和鲁棒性。

使用Python中的sklearn库可以很方便地实现随机森林算法。以下是一个随机森林算法预测实例的步骤：

1. 导入所需的库：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

2. 准备数据集：

# 假设数据集X为特征矩阵，y为目标变量
X = ...
y = ...

3. 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)

4. 初始化随机森林分类器：

random_forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

其中，n_estimators是决策树的数量，可以根据实际情况进行调整。

5. 训练模型：

random_forest.fit(X_train, y_train)

6. 预测并评估模型：

y_pred = random_forest.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

可以使用accuracy_score函数计算预测准确率。

随机森林算法预测实例就是以上这些步骤。通过调整参数和优化特征选择，可以进一步提高预测准确率。