RF python实现
时间: 2023-12-04 15:37:38 浏览: 65
随机森林(Random Forest,简称RF)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行分类或回归。下面是RF的Python实现步骤:
1.导入需要的库和数据集。
2.将数据集分为训练集和测试集。
3.使用sklearn库中的RandomForestClassifier或RandomForestRegressor类来构建随机森林模型。
4.使用fit()方法将训练集拟合到模型中。
5.使用predict()方法对测试集进行预测。
6.使用score()方法计算模型的准确率或R平方值。
下面是一个简单的RF Python实现的例子:
```
# 导入需要的库和数据集
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 构建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 将训练集拟合到模型中
rf.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算模型的准确率
accuracy = rf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
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